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2021-09-07 21:23:58 517KB security hardware u2f SecurityC
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2021-09-07 11:22:55 7KB delphi 网页解析 idhttp
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本项目为西安电子科技大学深度学习课程期末大作业,针对MSTAR数据集使用迁移学习的方式进行训练
2021-09-06 17:14:26 9KB python
mcs2018_挑战 第三名解决方案。 Boyara Power团队(Oleksii Hrinchuk,Valentin Khrulkov,Elena Orlova) 解决方案说明 我们的解决方案包括两部分。 首先,我们训练了模仿网络来模仿黑匣子的输出。 然后,我们使用标准的White Box定向攻击算法攻击了该替代网络,以获取受干扰的图像,并使用它们欺骗原始的Black Box。 培训模仿者网络 采用基于Inception v1架构的经过预先培训的FaceNet。 用一层512个神经元的FC层替换所有完全连接的层,然后进行BatchNorm和L2标准化。 通过对获得的网络进行10个时期的训练来微调获得的网络,每3个时期后学习速率会下降。 训练三个这样的网络,并将它们组合成整体(通过平均生成的描述符)。 为了获得更好的模仿网络,我们使用了许多数据增强技术,例如: 通过执行4种可
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