@alkan: Gdyby to była "esencja z tostera" posiadająca charakterystyczne cechy wizualne tostera to nikt by się adversarial examples nie przejmował. Problem polega na tym że sieć reaguje na coś co jest kompletnie niepodobne do obiektu danej klasy i przez to można wygenerować złośliwy obraz który wygląda normalnie dla człowieka ale sztuczne sieci neuronowe od niego głupieją.
Esencje z obiektów wyciąga się przez metody wizualizacji ficzerów (feature visualization) i uzyskane w ten
#sztucznainteligencja #ai #datascience #programowanie
https://www.wykop.pl/cdn/c3201142/comment_bps7AqzBgFdLCPcz2GBhekXTvaL2dqtl8shT8drVXhzpk9AETfPwRop7vxhxuBJppTiiyJMfdWAtcajraqfwrTp5KJlwk1twaEOj.jpg
Metodologia w skrócie:
https://www.wykop.pl/cdn/c3201142/comment_aTYMZ7igCBDC3cAYMxv7ubfI3cvvyBjc6Uyn3Gr5n82DcopxTJEX5HFtArzZd64uF2TDuoiLfaVOjHMD9wdA7APfYb5b5dSaTkAP.jpg
Esencje z obiektów wyciąga się przez metody wizualizacji ficzerów (feature visualization) i uzyskane w ten