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G1D5-Intriguing properties of neural networks

发布时间:2022/11/6 2:20:08

今天考完软考中项啦~~明天还有翻译,不过不想复习啦~
读读论文啦~读网络安全文献课需要的叭
这篇2013年的intruging properties of neural networks的作者都好大佬!!!
先来看看h指数是什么哈~

一、h指数

一个人的所有论文中,有N篇至少被引用了N词,则h指数为N。

emm那大老的71实在是太恐怖了。太帅了!
在这里插入图片描述

言归正传,开始读论文!!!
打算用20分钟,先整体过一下,然后再40分钟看一下细节!!!

二、粗读

摘要有点看不懂第二段,还好,这篇文章比较经典,看看别人的解读
discussion也有一些不太懂的地方

总结一下细读需要解决的问题:
1、high level unit里面包含的space是什么?
2、神经网络学习到的匹配是discontinuous的是什么意思?
3、前面说对抗样本很少见,后面又说其是密集的,是什么意思呢?有点矛盾?

三、细读

已经2045啦~我知道直接看别人的解读会快些,但是我觉得还是要有一个自己理解的过程。
大致就是两个点:
1、每个unit里面都有了整个空间的信息??还不确定
2、对抗样本的生成公式(不太确定细节)、对抗样本可泛化到其他模型(不同超参数)

emm就是看了视频也不太懂。Enjoy~

四、参考

1、作者自己的思考很多。
https://www.twblogs.net/a/5ed3dcf720eec007e167d419/?lang=zh-cn
2、这篇讲解对抗样本生成公式很清晰
在这里插入图片描述

用box-constrained L-BFGS实现上述式子,那么box-constrained L-BFGS是什么呢??emmm就是一种优化算法啦~

https://tanjuntao.github.io/2019/07/10/%E8%AE%BA%E6%96%87%E9%98%85%E8%AF%BB%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%9AIntriguing-Properties-of-Neural-Network/

—2144啦~刷牙洗脸收拾书包去

明天考试啦~待会上床再看看论文

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