| 詳細(xì)參數(shù) | |||
|---|---|---|---|
| 品牌 | GE | 型號(hào) | IC693APU305 |
| 結(jié)構(gòu)形式 | 模塊式 | 安裝方式 | 控制室安裝 |
| LD指令處理器 | 硬PLC | I/O點(diǎn)數(shù) | IC693APU305 |
| 功能 | IC693APU305 | 工作電壓 | IC693APU305 |
| 輸出頻率 | IC693APU305 | 處理速度 | IC693APU305 |
| 程序容量 | IC693APU305 | 數(shù)據(jù)容量 | IC693APU305 |
| 產(chǎn)品認(rèn)證 | IC693APU305 | 環(huán)境溫度 | IC693APU305 |
| 環(huán)境濕度 | IC693APU305 | 加工定制 | 是 |
| 外形尺寸 | IC693APU305 | 重量 | IC693APU305 |
| 產(chǎn)地 | IC693APU305 | ||
IC693APU305 通用產(chǎn)品
IC693APU305 如果該盒子對(duì)我們來說是透明的則可以將其看成“白盒”模型，若非如此則看成“黑盒”模型。 所謂的“白盒攻擊”，就是我們需要知道里面所有的模型參數(shù)，但這在實(shí)際操作中并不現(xiàn)實(shí)，卻有實(shí)現(xiàn)的可能，因此我們需要有這種前提假設(shè)。黑盒攻擊就比較符合現(xiàn)實(shí)生活中的場(chǎng)景：通過輸入和輸出猜測(cè)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu);加入稍大的擾動(dòng)來對(duì)模型進(jìn)行攻擊;構(gòu)建影子模型來進(jìn)行關(guān)系人攻擊;抽取模型訓(xùn)練的敏感數(shù)據(jù);模型逆向參數(shù)等等。
對(duì)抗攻擊的防御機(jī)制。抵御對(duì)抗樣本攻擊主要是基于附加信息引入輔助塊模型(AuxBlocks)進(jìn)行額外輸出來作為一種自集成的防御機(jī)制，尤其在針對(duì)攻擊者的黑盒攻擊和白盒攻擊時(shí)，該機(jī)制效果良好。除此之外防御性蒸餾也可以起到一定的防御能力，防御性蒸餾是一種將訓(xùn)練好的模型遷移到結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)中，從而達(dá)到防御對(duì)抗攻擊的效果。
對(duì)抗學(xué)習(xí)的應(yīng)用舉例：自動(dòng)駕駛 自動(dòng)駕駛是未來智能交通的發(fā)展方向，但在其安全性獲得完全檢驗(yàn)之前，人們還難以信任這種復(fù)雜的技術(shù)。雖然許多車企、科技公司已經(jīng)在這一領(lǐng)域進(jìn)行了許多實(shí)驗(yàn)，但對(duì)抗樣本技術(shù)對(duì)于自動(dòng)駕駛?cè)匀皇且粋€(gè)巨大的挑戰(zhàn)。幾個(gè)攻擊實(shí)例：對(duì)抗攻擊下的圖片中的行人在模型的面前隱身，對(duì)抗樣本使得模型“無視”；利用 AI 對(duì)抗樣本生成特定圖像并進(jìn)行干擾時(shí)，特斯拉的 Autopilot 系統(tǒng)輸出了「錯(cuò)誤」的識(shí)別結(jié)果，導(dǎo)致車輛雨刷啟動(dòng)；在道路的特定位置貼上若干個(gè)對(duì)抗樣本貼紙，可以讓處在自動(dòng)駕駛模式的汽車并入反向車道；在Autopilot 系統(tǒng)中，通過游戲手柄對(duì)車輛行駛方向進(jìn)行控制;對(duì)抗樣本使得行人對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型“隱身”。
04 自學(xué)也能成才：自監(jiān)督學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)需要干凈的標(biāo)記數(shù)據(jù)，這對(duì)于許多應(yīng)用程序來說很難獲得。 注釋大量數(shù)據(jù)需要大量的人力勞動(dòng)，這是耗時(shí)且昂貴的。此外，數(shù)據(jù)分布在現(xiàn)實(shí)世界中一直在變化，這意味著模型必須不斷地根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。自監(jiān)督方法通過使用大量原始未標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型來解決其中的一些挑戰(zhàn)。在這種情況下，監(jiān)督是由數(shù)據(jù)本身(不是人工注釋)提供的，目標(biāo)是完成一個(gè)間接任務(wù)。間接任務(wù)通常是啟發(fā)式的(例如，旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè))，其中輸入和輸出都來自未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。定義間接任務(wù)的目標(biāo)是使模型能夠?qū)W習(xí)相關(guān)特征，這些特征稍后可用于下游任務(wù)(通常有一些注釋可用)。 自監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)高效的學(xué)習(xí)范式。 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法模型擅長(zhǎng)特定任務(wù)。另一方面，自監(jiān)督學(xué)習(xí)允許學(xué)習(xí)不專門用于解決特定任務(wù)的一般表示，而是為各種下游任務(wù)封裝更豐富的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在所有自監(jiān)督方法中，使用對(duì)比學(xué)習(xí)進(jìn)一步提高了提取特征的質(zhì)量。自監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)效率特性使其有利于遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用。 目前的自監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域可大致分為兩個(gè)分支。
一個(gè)是用于解決特定任務(wù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，例如上次討論的場(chǎng)景去遮擋，以及自監(jiān)督的深度估計(jì)、光流估計(jì)、圖像關(guān)聯(lián)點(diǎn)匹配等。另一個(gè)分支則用于表征學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)，一個(gè)典型的例子是ImageNet分類。而無監(jiān)督的表征學(xué)習(xí)中，最主要的方法則是自監(jiān)督學(xué)習(xí)。 自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法依賴于數(shù)據(jù)的空間和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，對(duì)于圖像，空間結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是極其重要的，因此在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的應(yīng)用廣泛。 一種是將旋轉(zhuǎn)、拼接和著色在內(nèi)的不同技術(shù)被用作從圖像中學(xué)習(xí)表征的前置任務(wù)。對(duì)于著色，將灰度照片作為輸入并生成照片的彩色版本。另一種廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法是放置圖像塊。一個(gè)例子包括 Doersch 等人的論文。在這項(xiàng)工作中，提供了一個(gè)大型未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)集，并從中提取了隨機(jī)的圖像塊對(duì)。在初始步驟之后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)第二個(gè)圖像塊相對(duì)于第一個(gè)圖像塊的位置。還有其他不同的方法用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)，包括修復(fù)和判斷分類錯(cuò)誤的圖像。
IC693APU305
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IC693ACC310
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IC693ACC319
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IC693ACC328
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IC693ACC330
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IC693ACC333
IC693ACC334
IC693ACC335
IC693ACC336
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IC693ACC338
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IC693CBL316 這里
IC693CBL319
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IC693MDL634RR
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IC693MDL645RR
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