红色石头的个人博客

红色石头 发布于 2021-04-16

【简介】 本文提出了一种新的采样策略——输出多样化采样，替代对抗攻击方法中常用的随机采样，使得目标模型的输出尽可能多样化，以此提高白盒攻击和黑盒攻击的有效性。实验表明，该种采样策略可以显著提升对抗攻击方法的性能。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2003....

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红色石头 发布于 2021-03-15

实际工作中，目标检测 yolov3 或者 yolov4 模型移植到 AI 芯片中，经常需要将其先转换为 caffe1.x 模型，大家可能或多或少也有这方面的需求。例如华为海思 NNIE 只支持caffe1.x 模型，所以 yolov3/yolov4 模型要想在海思芯片上部署，转换...

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红色石头 发布于 2021-03-07

提起李宏毅老师，熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生。最典型的就是开局一言不合就“宝可梦”。李宏毅老师幽默风趣的教学风格也吸引力很多机器学习爱好者。 李宏毅老师的机器学习课程可以说是最具代表性的中文公开课之一，已成为大量国内初学者的首选。2021 年，李宏毅老师的机器学习课程又于 ...

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红色石头 发布于 2021-03-03

今天给大家推荐一个硬核干货：一个基于 PyTorch 的图像模型库（PyTorch Image Models，TIMM），用于最新图像分类。 这个库从 330+ 种预训练的最新图像分类模型中进行选择，方便我们使用提供的脚本在 ImageNet 等研究数据集上重新训练模型。而且，可...

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红色石头 发布于 2021-03-02

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-03-02

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-23

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-23

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-16

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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红色石头 发布于 2021-01-16

系列文章： 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning...

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