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对抗变换网络:学习生成对抗性样本
本文提出了一种名为对抗变换网络(ATN)的新方法,其快速执行并提供出色的输出多样性,并在多个分类器上分析了其有效性。该方法旨在通过对简陋的模拟数据进行自我监督训练,生成最小化修改分类器输出的对抗性示例,同时限制新分类器以匹配对抗性目标类别。
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7 years ago
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