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    健壮性V.S.准确率——18个深度图像分类模型的健壮性综述

    作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年8月24日

    一直以来,准确率都是衡量图像分类模型性能的唯一评价指标,ImageNet比赛中也是如此。然而最近的研究发现,训练良好的深度神经网络在识别对抗样本时模型缺乏鲁棒性。如果给自然图像加入视觉上难以察觉的扰动,可以很容易地制作成对抗样本,从而误导图像分类器。为了解释鲁棒性和准确率之间的权衡关系,我们使用多个鲁棒性衡量指标对18个ImageNet模型进行了全面的基准测试。

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    如何应用TFGAN快速实践生成对抗网络?

    作者 武维 关注 6 他的粉丝 发布于  2018年6月4日

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    蘑菇街11·11:图像算法在电商大促中的应用浅析

    作者 人可 关注 0 他的粉丝 , 任任 关注 0 他的粉丝 , 民达 关注 0 他的粉丝 , 弘量 关注 0 他的粉丝 , 少湖 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月12日

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并行图像分类:在Azure HDInsight Spark上使用Cognitive Toolkit与TensorFlow

作者 Mary Wahl 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

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卷积神经网络如何进行图像识别

作者 Savaram Ravindra 关注 1 他的粉丝 ,译者 马卓奇 关注 5 他的粉丝   发布于  2017年9月7日

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