day00 對抗樣本學習

2021-09-24 21:39:24 字數 325 閱讀 2100

接觸對抗樣本的第一天,主要從概念,結構,演算法三個方面來了解。其中學習內容多來自以下幾篇文章和部落格,侵刪。

演算法:概念:

概念:實現:

是指資料集(影象資料集)經過優化改變其特性,而外表沒有變化得到的資料集,分類時這些樣本資料會分類錯誤,即所說的對抗樣本。乾淨樣本是原始資料集,能正確分類的樣本。

生成對抗樣本稱為攻擊過程,常見攻擊演算法有:fgsm、deepfool、bim,最小基本迭代法、cw等。

所說的防禦,主要指從資料集中,區分出乾淨樣本和對抗樣本。對於對抗樣本的防禦,方法也很多:去噪、訓練分類模型、拒絕分類等。

注:小白,不當之處請指教orz

00 自測2 素數對猜想

讓我們定義 dn 為 dn pn 1 pn,其中 pi 是第i個素數。顯然有 d1 1 且對於n 1有 dn 是偶數。素數對猜想 認為 存在無窮多對相鄰且差為2的素數 現給定任意正整數n 105 請計算不超過n的滿足猜想的素數對的個數。輸入格式 每個測試輸入包含1個測試用例,給出正整數n。輸出格式 ...

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00 自測2 素數對猜想 20

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