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PyTorch의 입력에 대한 기울기 (FGSM 공격 + 통합 기울기) – fgsm 및 이 주제에 대한 세부정보
주제에 대한 설명 fgsm:
In this video, I describe what the gradient with respect to input is. I also implement two specific examples of how one can use it: Fast gradient sign method (FGSM) and Integrated gradients. The first one is an adversarial attack that perturbs the input image in a way that fools a classifier network. The second is an approach that tries to interpret what features the classifier network is using to make a given prediction.
Code: https://github.com/jankrepl/mildlyoverfitted/tree/master/mini_tutorials/gradient_wrt_input
00:00 Intro
00:45 FGSM method paper
01:56 Utility functions
07:22 FGSM example
12:58 FGSM result
13:23 Integrated gradients paper
14:32 Integrated gradients example
18:37 Integrated gradients result
19:13 Cool projects + outro
Explaining and Harnessing Adversarial Examples – https://arxiv.org/abs/1412.6572
Axiomatic Attribution for Deep Networks – https://arxiv.org/abs/1703.01365
Foolbox: https://github.com/bethgelab/foolbox
Captum: https://github.com/pytorch/captum
If you have any video suggestions or you just wanna chat feel free to join the discord server: https://discord.gg/a8Va9tZsG5
Credits logo animation
Title: Conjungation · Author: Uncle Milk · Source: https://soundcloud.com/unclemilk · License: https://creativecommons.org/licenses/… · Download (9MB): https://auboutdufil.com/?id=600
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키워드 정보 fgsm
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콘텐츠에 대한 이미지 fgsm
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주제에 대한 기사 평가 fgsm
- 작가: mildlyoverfitted
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- 동영상 업로드 날짜: 2021. 2. 15.
- URL 비디오: https://www.youtube.com/watch?v=5lFiZTSsp40
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- gradient with respect
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