斯坦福深度学习课程 | 对抗性攻击

对抗性攻击与生成对抗网络:关于对抗性示例和生成对抗网络的讲座。教授讨论了神经网络的盲点,如何攻击网络并使其错误分类,并介绍了两个主题:攻击神经网络和生成对抗网络。讲座涵盖了在图像中如何攻击神经网络的方法以及如何防御这些攻击。同时,讲座还提到了相关论文和实践过程中的细节。

生成对抗性示例讨论:讨论了如何生成对抗性示例,分为非针对性攻击和有针对性攻击。黑盒攻击指没有访问网络的参数和梯度,难度较大;白盒攻击指可以访问所有参数和梯度,容易攻击。讨论了黑盒攻击的方法和挑战。

对抗性训练挑战:讨论了对抗性训练中的数值梯度和模型黑盒的挑战。提到了如何向模型发送虚拟示例来欺骗它,以及可转移性的复杂性。讨论了不同的防御方法,包括构建安全网络和训练多个损失函数。最后探讨了神经网络易受对抗性示例影响的原因。

改变输入数据影响输出:讨论了如何通过修改输入数据X来改变神经网络输出Y的方法。通过对Y hat关于X的导数进行计算,可以得出修改X的方法,使Y hat发生根本变化,但X star与X接近。同时强调了导数的重要性,以及如何利用它来改变输入数据以影响输出。

微小变化产生巨大影响:介绍了在对抗性攻击中,如何通过微小的变化来推动模型预测结果产生巨大变化。通过改变输入数据的微小量,可以使模型产生完全不同的输出。同时,讨论了通过改变权重的正负号而不是数值大小,可以更有效地实现对抗性攻击。

GANs基本原理训练:讲解了生成对抗网络(GANs)的基本原理和训练方法。通过生成器和鉴别器之间的最小极大博弈来训练模型,使生成的图像能够模拟真实世界的数据分布。同时介绍了概率分布和图像空间的概念,以及如何让生成的图像与真实世界的数据分布匹配。

生成逼真图像训练:介绍了如何通过训练生成器和鉴别器来生成逼真的图像。通过在真实数据和生成数据上进行训练,让鉴别器能够正确地区分真实和生成的图像。最终目标是让生成器能够生成看起来真实的图像。训练过程中使用二元交叉熵作为损失函数。

GAN中成本函数设计:讨论了生成对抗网络(GAN)中的成本函数设计。通过介绍交叉熵和log函数,讲解了生成器和鉴别器的成本函数设计原理,以及如何在实现中进行梯度传播。同时,讲解了生成器成本函数设计中存在的问题,引出了对数函数的讨论。最终提出了更合理的成本函数设计思路。

修改损失函数提高性能:讲述了在训练GAN时如何修改损失函数,以及如何通过数学技巧来改变函数的形式,以提高训练效果。通过对生成器和判别器进行不同的训练次数和学习率设置,可以有效改善GAN的性能。最后展示了使用GAN生成图像的例子,展示了线性操作对图像空间的影响。

循环GAN工作原理:介绍了循环GAN的工作原理和损失函数。通过生成器和鉴别器的协同作用,实现将马转换为斑马的图像生成,并通过循环损失强制生成器输出符合期望的图像。同时,介绍了训练过程中需要考虑的不同损失函数和对应的架构设计。

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