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Kaggle首席技术官发布——(Kaggle)NIPS 2017对抗学习挑战赛起步指南

时间:2020-02-13 23:35:33 出处:彩神大发快三_神彩大发快三官方

生成有标签对抗图像

测类别:沉船

Kaggle官网上有就是相关的对抗学习挑战,如图1所示

   预测类别:小环蝴蝶

真实类别:信箱

真实类别:针鼹

目标对抗图片(右图)

真实类别:面包店

非目标对抗图片(上方图)

注:下面这一 的代码是基于Alex例子,基于tensorflow实现。

非目标对抗图片(上方图)

预测类别:短尾鹦鹉

真实类别:鸵鸟

真实类别:美洲黑鸭

预测类别:灰蝶

原图(左图)

Kaggle老手领你入门梯度提升——梯度提升两三事

目标对抗图片(右图)

非目标对抗图片(上方图)

目标对抗图片(右图)

非目标对抗图片(上方图)

目标对抗图片(右图)

预测类别:灰蝶

预测类别:小环蝴蝶

非目标对抗图片(上方图)

测类别:松鸭

目标对抗图片(右图)

真实类别:加农炮

预测类别:美洲黑鸭

原图(左图)

测类别:特浓咖啡

预测类别:土狗

真实类别:图书馆

目标对抗图片(右图)

预测类别:虎甲虫

非目标对抗图片(上方图)

测类别:虎甲虫

生成无标签对抗图像

预测类别:图书馆

预测类别:鸵鸟

预测类别:鸵鸟

测类别:日晷

这项比赛是在kaggle平台上进行,关于kaggle竞赛的介绍与相关竞赛技巧还时需参考博主的以下几篇博客:

真实类别:翅膀

目标对抗图片(右图)

接下来,让让我们 将在元数据中加载一批图像。

目标对抗图片(右图)

真实类别:灰蝶

真实类别:安全别针

下面具体来说下这就是相关比赛的侧重点:

真实类别:海上钻井平台

开使时,让让我们 导入这一 必要的库并定义这一 参数/有用的函数

真实类别:雪橇

真实类别:西班牙可卡犬

目标对抗图片(右图)

真实类别:金库

目标对抗图片(右图)

原图(左图)

真实类别:啄木鸟

真实类别:哈巴狗

下面是开发集中的就是图像示例,熊猫是时需很可爱?

非目标对抗图片(上方图)

预测类别:球员

Ben HamnerKaggle联合创始人与首席技术官

预测类别:堤坝

原图(左图)

非目标对抗图片(上方图)

非目标对抗图片(上方图)

非目标对抗图片(上方图)

原图(左图)

测类别:书店

预测类别:短尾鹦鹉

Linkedinhttp://www.linkedin.com/in/ben-hamner-98759712/

目标对抗图片(右图)

预测类别:淋浴帽

预测类别:加农炮

左边是原始图像,右边是非目标对抗图像。它们看起来很这一 ,很明显时需两根小船。

文章为简译,更为完整的内容,请查看原文

真实类别:小船

真实类别:肉饼

作者信息

原图(左图)

真实类别:球员

真实类别:松鸭

预测类别:大钢琴

NIPS全称神经信息外理系统大会,是关于机器学习领域的顶级会议,也是令众多学者振奋的学术盛会。该会议固定在每年的12月举行,NIPS基金会主办 但今年年底举办的NIPS将新增就是议程,NIPS 2017Competition Track,从23个候选提案中选则了六个数据驱动的比赛项目。近日谷歌大脑研究员Ian Goodfellow在社媒平台中强烈推荐了由他组织的Adversarial Attacks and Defences(对抗攻击防御)比赛。为这一 组织就是就是比赛呢,这是可能当前图像分类器非常容易被精心设计的对抗图像所欺骗,这一 图像给原始图像及正确分类图像加进了微小变化,这一 图像几乎不容易被人眼察觉,后来因为图像分类器错误地对错误的分类充满自信。

干货|大神教你怎样才能参加kaggle比赛——根据CT扫描图预测肺癌

预测类别:雪橇

真实类别:泉水

INFO:tensorflow:Restoring parameters from ../input/inception-v3/inception_v3.ckpt

左边是原始图像,右边是目标对抗图像。同样还时需发现它们看起来很这一 ,很明显时需蝴蝶。

预测类别:黄雀

非目标对抗图片(上方图)

目标对抗图片(右图)

非目标对抗图片(上方图)

目标对抗图片(右图)

真实类别:髓内钉

目标对抗图片(右图)

接下来,让让我们 将想看 ,当把这一 生成的对抗图像送入原始分类器运行总要处在这一 呢,答案是目标对抗图像与原始图像的类别判定完整不同

预测类别:河马

非目标对抗图片(上方图)

预测类别:特浓咖啡

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预测类别:萨摩耶犬类

测类别:鸵鸟

预测类别:长角天牛

非目标对抗图片(上方图)

原图(左图)

原图(左图)

预测类别:蜜蜂

原图(左图)

测类别:书桌

真实类别:大钢琴

预测类别:特浓咖啡

测类别:短尾鹦鹉

预测类别:餐桌

以下代码在tensorflow上运行并生成目标对抗图像,在每种具体情况下,时需就是特定的目标类别,这一 类别是试图欺骗图像分类器输出的。

真实类别:特浓咖啡机

原图(左图)

Github: https://github.com/benhamner

真实类别:特浓咖啡

预测类别:松鸭

目标对抗图片(右图)

以下代码在tensorflow上运行并生成非目标对抗图像,这一 非目标图像是为了欺骗原始分类器而设计的,但这一 图像越来越固定的类别。

预测类别:篮球

预测类别:河马

目标对抗图片(右图)

分类对抗图像

测类别:篮球

 下面,让让我们 将通过这一 代码示例来生成非目标和目标的对抗图像,后来看看Inception V3模型是怎样才能对它们进行分类。关于googleNet Inception V3介绍让让我们 还时需上网找找相关教程或博客,这里就不一一讲述。

根据前就是挑战的对抗性攻击,防御挑战的得分取决于分类器的好坏,另外前就是挑战的得分是基于在第就是挑战中对抗性攻击的伎俩有多好。

原图(左图)

原图(左图)

测类别:淋浴帽

真实类别:大熊猫

INFO:tensorflow:Restoring parameters from ../input/inception-v3/inception_v3.ckpt

真实类别:长角天牛

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。

预测类别:小船

非目标对抗图片(上方图)

真实类别:间歇喷泉

下面让让我们 将展示这一 批次中的所有图像以及它们的分类的类别。每个集合中的左图是原始图像上方是非目标对抗形象,右图目标对抗图像

真实类别:短尾鹦鹉

测类别:玫瑰果

预测类别:海狸

真实类别:滤盆

预测类别:间歇喷泉

原图(左图)

真实类别:灰蝶

原图(左图)

真实类别:单峰骆驼

原图(左图)

   预测类别:堤坝

INFO:tensorflow:Restoring parameters from ../input/inception-v3/inception_v3.ckpt

预测类别:大熊猫

注意:该代码目前不工作,就是产生对抗图像,后来这一 图片而越来越正确的目标。

预测类别:日晷

预测类别:书店

非目标对抗图片(上方图)

原图(左图)

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