我们将首先简要介绍单元测试，然后是一个深度学习中的单元测试示例，以及如何通过命令行和VS代码测试资源管理器运行这些测试。 介绍 单元测试是软件开发人员熟悉的概念。...测试的输入范围很广，通常包括边界和边缘情况。这些输入的输出通常由开发人员手动计算，以测试被测试单元的输出。 例如，对于加法器函数，我们将有如下测试用例。（稍后我们将看到一个深度学习的示例。）...有两种类型的setup方法可用于为测试设置类。 setUp -这将在类中的每个测试方法之前调用。 setUpClass-整个类只运行一次。这是你应该用来做深度学习测试的方法。...在我们的例子中，由于测试位于tests文件夹中，所以我们将该文件夹指定为该标志的值。 -p或--pattern：它指定匹配模式。我指定了一个自定义模式，只是为了向你展示这个功能是可用的。...结论 本文结束了关于深度学习单元测试的文章。我们简要地了解了什么是单元测试以及它们的好处。 接下来，我们介绍了一个使用unittest包框架用PyTorch编写的数据加载器单元的实际示例。
的并发scroll不适合深度翻页，只适合拉取所有数据。...es search_after也不适合做深度分页，分页多了，内存不够，将查询失败。 我们在分页的时候如果用from+size的话，from + size 默认不能超过1万条数据。...若使用scroll的话，尽管能读取许多数据，但是查询出来的结果都是无序的。 对于深度分页，到底有没有比较理想的解决方案，既能拉取比较多的数据，拉取的数据也都是有序的？...同时sort中必须至少包含一个唯一的字段来进行排序，推荐使用_uid（必须有）。 同时日志中心的数据，也尽量将es_timestamp加上去一起排序。...若这里没有唯一的字段，那么每次获取结果将不够精确，影响使用。
对抗样本的根本问题 那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。...考虑一般的对抗框架，首先搞清楚工作方向是围绕给定的输入样本，然后使用这些信息选择输入维度之间的扰动。 ? 如果梯度方向陡峭，就会对小扰动产生很大的影响。...关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御（https://yq.aliyun.com/articles/73592?
在该论文中，作者从鲁棒优化的角度研究了深度强化学习策略对对抗攻击的鲁棒性。...03 论文方法 深度强化学习策略的对抗攻击和防御是建立在是鲁棒优化PGD的框架之上的 其中 表示的是 ， 表示的是对抗扰动序列集合 ，并且对于所有的 ，满足 以上公式提供了一个深度强化学习对抗攻击和防御的统一框架...结果取决于测试环境和防御算法，进一步可以发现三种对抗性攻击算法之间的性能差距很小。 相比之下，在相对困难的设置环境中，论文作者提出的策略攻击算法干扰的策略产生的回报要低得多。...总体而言，论文中提出的策略攻击算法在大多数情况下产生的回报最低，这表明它确实是所有经过测试的对抗攻击算法中效率最高的。 如下图所示显示了不同防御算法以及标准PPO的学习曲线。...表总结了使用不同算法在不同扰动下的策略预期回报。可以发现经过ATPA训练的策略能够抵抗各种对抗干扰。
对抗样本的根本问题 那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...对抗样本的利用 针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...对抗样本的防御 Papernot等人表明蒸馏技术（使用概率分布作为目标训练）也可以用于大大降低网络对抗扰动的脆弱性。...考虑一般的对抗框架，首先搞清楚工作方向是围绕给定的输入样本，然后使用这些信息选择输入维度之间的扰动。 ? 如果梯度方向陡峭，就会对小扰动产生很大的影响。...防御性蒸馏仅适用于基于能量概率分布的DNN模型，因此建立通用对抗样本强大的机器学习模型的重要一步。 关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御
导言 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。...判别器则负责判别输入的数据是真实的还是由生成器生成的。这两个网络通过对抗训练的方式相互影响，最终达到生成逼真样本的效果。...1.2 GANs训练过程 GANs的训练过程是一个动态平衡的过程。生成器和判别器在训练中相互对抗，达到一种平衡状态。在每次迭代中，生成器生成假数据，判别器评估真假，双方根据对方的表现进行参数更新。...此示例使用的是Keras库，确保安装了相关依赖。此外，为了获得更好的生成效果，可能需要调整模型的架构和超参数。...总结 生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的重要成果，其在图像生成、风格迁移等任务上的应用展现了强大的生成能力。然而，GANs的训练和应用仍面临一些挑战，如训练稳定性、模式崩溃等问题。
一个对抗样本，修改一张熊猫的图片，让机器学习模型将它识别成一只长臂猿。 使用32位浮点值作为网络的输入来执行修改，这个改变是如此的小以至于不会改变出版图像的8位表示。更多细节请参考这篇论文。...训练一个网络来正确分类对抗样本，降低它在训练数据集上的错误率，即使测试数据集的样本没有被扰动。这种技术提升了在MNIST数据集上的艺术状态。 2....神话：深度学习比其他类型的机器学习更容易受到对抗样本的干扰。 事实：到目前为止，我们已经能够为我们测试过的每一个模型生成对抗样本，包括像最邻近这样的最传统的机器学习模型。...深度学习是目前为止对对抗训练最有抵抗性的技术。 3. 神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。...事实：拒绝处理对抗样本比将它错误分类要好，不过这不是一个令人满意的解决方案。如果真是一个对抗样本，如垃圾邮件发送者，对抗样本仍然可以通过产生系统拒绝分类的样本而占优势。
一个对抗样本，修改一张熊猫的图片，让机器学习模型将它识别成一只长臂猿。 使用32位浮点值作为网络的输入来执行修改，这个改变是如此的小以至于不会改变出版图像的8位表示。更多细节请参考这篇论文。...训练一个网络来正确分类对抗样本，降低它在训练数据集上的错误率，即使测试数据集的样本没有被扰动。这种技术提升了在MNIST数据集上的最高水平。 2....神话：深度学习比其他类型的机器学习更容易受到对抗样本的干扰。 事实：到目前为止，我们已经能够为我们测试过的每一个模型生成对抗样本，包括像最邻近这样的最传统的机器学习模型。...深度学习是目前为止对对抗训练最有抵抗性的技术。 3. 神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。...事实：拒绝处理对抗样本比将它错误分类要好，不过这不是一个令人满意的解决方案。如果真是一个对抗样本，如垃圾邮件发送者，对抗样本仍然可以通过产生系统拒绝分类的样本而占优势。
背景 深度学习模型被广泛应用到各种领域，像是图像分类，自然语言处理，自动驾驶等。以ResNet，VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果，甚至超过人类的水平。...然而，Szegedy等人在2014年的工作（Intriguing properties of neural networks）揭示了深度网络的脆弱性（vulnerability），即在输入上做一些微小的扰动...这个带噪声的样本被称作对抗样本（Adversarial Example），而生成对抗样本的方法便属于一类攻击。...对于其他的情况，则使用两个偏导数的乘积作为值，代表其影响的程度。 在JSMA中，往往会先计算热力图，然后选取热力值最大的那个像素进行修改，反复迭代至成功攻击或者可操作的像素数目达到阈值。...diversity来实现对抗鲁棒性的防御手段。
在所有的层都被训练以后，深度网络的参数调整使用受监督的训练标准。受监督的训练标准，比如，可以作为一个分类问题来设计，允许使用深度网络来解决分类问题。...然而，由于深度学习本质上是迭代的，像MapReduce这样的范式不适合运行这些算法。但是随着Hadoop2.0和基于YARN的资源管理的问世，我们可以编写迭代程序，同时可以精细地控制程序使用的资源。...后续的RBM层也重复这些步骤。 当所有的层都被训练以后，深度网络就会通过使用错误反向广播机制准确地调整好。 下图描述了在运行深度学习算法时的一个单个数据集时间点（步骤3-5）。...结果 我们评估了使用MNIST手写数字识别[3]来实现的深度学习的性能。数据集包含手工标记的0-9的数字。训练集由60000张图片组成，测试集包含了10000张图片。...出错率是由为分类的图片总数与测试集中的图片总数的比率而得到。 当在每个RBM使用500-500-2000的隐藏单元，同时使用十个节点的分布式设备的时候，我们能达到最佳的分类错误率1.66%。
借助GPU，我很快就学会了如何在一系列Kaggle比赛中应用深度学习，并且我使用深度学习方法在“部分阳光”中获得了第二名，，这是预测给定鸣叫的天气评分的任务。...在比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络，整数线性单位和正则化退出，这个深度网络几乎适合我的6GB GPU内存。 我应该得到多个GPU？...因此，在CUDA社区中，很容易获得良好的开源解决方案和可靠的建议。 此外，即使深度学习刚刚起步，NVIDIA仍然深入学习。这个赌注得到了回报。...所有这些都导致了我不得不在单元测试中执行的重构。这花了很多时间。这是地狱。 然后当我的代码最终执行时，一切都非常缓慢。线程调度程序（？）中存在错误（？）...首先，这不考虑GPU的内存大小。您经常需要比GTX 1050 Ti所能提供的内存更多的内存，因此虽然具有成本效益，但一些高级卡却没有实际可行的解决方案。
文中使用了简单而典型的例子，在原网页上包含大量交互可视化示例，对加强直观理解很有帮助。 ? ?...深度学习网络已被证实容易受到对抗样本攻击：小的图像干扰能够大幅改变目前测试过的所有模型的分类 [1, 2]。例如，以下预测就是由为识别名人而训练的当前最佳网络做出的 [3]： ?...使用较大的权重衰减显然不是灵丹妙药，但我们发现它确实有助于减少对抗样本现象，至少在简单的设置中如此。 考虑到 MNIST 上的的 LeNet(10 类别问题)。...首先绘制两个网络的训练和测试误差，将其作为 epoch 的函数。 ?...或者深层网络的高度非线性可能是阻碍 L2 正则化实现一阶对抗训练类型的根本障碍。我们认为，要找到令人满意的解决方案，可能需要关于深度学习的崭新思路。 ?
为了提高在视图缺失情况下的多视图学习性能，增强潜在表示的完备性，本文在给出多视图的完备性和通用性定义的基础上，基于提出的CPM-Nets算法，引入对抗策略，对缺失视图进行处理，提高了模型的完备性，并提出一种非参数分类损失进行优化...补全时的方法可以基于全局、基于局部，也可以将全局和局部综合考虑。近年来也有基于深度学习的补全方法出现。 当然，也有一些方法可以不进行数据补全，如基于分组等策略的方法。...二、模型与方法 2.1 CPM-Nets模型 为了在视图缺失的数据上使用多视图学习方法，本文作者提出了CPM-Nets(Cross Partial Multi-View Networks)模型，并在本文中将对抗方法引入模型...CPM-Nets算法流程 2.2 CPM-GAN——引入对抗策略的CPM-Nets 生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)可用于缺失数据的补全，它一般由两部分组成...本文引入对抗策略处理视图缺失，提高了模型的表示完备性。与现有的许多模型不同，本文的模型能够较好地处理任意数量视角的样本，并对复杂的视图缺失数据模式也有很好的效果。 ---- 参考文献 C.
因此，熟悉深度学习及其概念很重要。 在这次技能测试中，我们测试了我们的社区关于深度学习的基本概念。 共有1070人参加了这项技能测试。 如果你错过了考试，你可以看看这些问题并检查你的技能水平。...总体成绩 以下是分数的分布，这将有助于您评估您的表现： ? 您可以在这里访问您的演出。 超过200人参加了技能测试，最高分为35.以下是关于分配的一些统计数据。.../ Python深入学习入门的完整指南: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/deep-learning-path/ 教程：使用Keras优化神经网络...结束笔记 我希望你喜欢参加测试，你发现解决方案有帮助。测试集中在深度学习的概念知识。 我们试图通过这篇文章清除所有的疑问，但如果我们错过了一些事情，那么让我在下面的评论中知道。...如果您有任何建议或改进，您认为我们应该在下一个技能测试中，通过在评论部分放弃您的反馈来告知我们。
件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW) 该论文提出了一种基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割分类方法（cGAN+AC+CAW），论文虽然是2019年提出的...，但是他提出了使用GAN进行分割的方法在当时来说却是一个非常新奇的想法，该论文基本上把所有当时能够整合的技术全部进行了集成，并且还取得了很好的效果，所以是非常值得我们一读的，此外论文还提出了具有典型对抗损失的...损失函数 生成器G的损失函数包括三个项:对抗性损失(二元交叉熵损失)、促进学习过程的l1 -范数和改善分割掩码边界形状的SSIM损失: 其中z是一个随机变量。...为了训练的模型，将数据集随机分为训练集(70%)、验证集(10%)和测试集(20%)。 该模型(cGAN+AC+CAW)在所有指标上都优于其他模型。...该模型对Dice系数的取值范围为88% ~ 94%，对IoU的取值范围为80% ~ 89%，而其他深度分割方法FCN、SegNet、ERFNet和U-Net的取值范围更大。
它可以让我们在不使用组件之间复制粘贴代码的情况下重用状态逻辑。自定义hooks是简单的JavaScript函数，但是在使用是，我们要遵循两个重要(不成文)的命名约定： 它们以use开头。...如何编写自定义Hooks 其实在上面什么是自定义Hooks的介绍中，我们已经编写了一个自定义Hooks，编写自定义hook简单说就是定义了一段暴露给我们使用的可复用的js代码片段，只要里面的代码逻辑正确...使用自定义Hooks也非常简单，我们只需要在需要使用自定义Hooks的组件中使用import将我们创建的Hooks代码引入，然后调用里面的属性和方法即可。...Hooks 在实际应用中，自定义hooks的使用会比我们上面的示例复杂一些，常见的使用场景包括处理网络请求和状态管理。...我们在实际的Vue3组件开发中，应该更加积极地使用自定义hooks，在提高代码质量和性能的同时，更好地满足业务需求。
在 OpenGL 世界里，使用深度测试可以来防止被阻挡的面渲染到其他面的前面。 直接看一个没有使用深度测试的绘制： ?...这就是在没有开启深度测试的情况下，本来应该被遮挡的，绘制在后面的面却绘制到了其他面之上。 要解决这种问题，就得使用深度测试了。...，这时就需要使用一个只读深度缓冲。...1// 设置只读的深度缓冲 2glDepthMask(GL_FALSE); 深度测试函数 OpenGL 允许修改深度测试中使用的比较运算符，允许我们控制 OpenGL 什么时候该通过或丢弃一个片段，什么时候更新深度缓冲...GL_GEQUAL 在片段深度值大于等于缓冲区的深度值时通过测试 默认情况下使用的是 GL_LESS，它将丢弃深度值大于当前深度缓冲值的所有片段。
如何做这样的设置，以及还有什么其它的可以设置？下面就来说说。 如何使用深度测试？ 下面以Android上的OpenGL ES 2.0为例，来看看相关的方法调用，其它平台的也类似。...要使用深度测试，首先要开启深度测试： GLES20.glEnable(GLES20.GL_DEPTH_TEST); 开启了深度测试后，OpenGL会在透视除法之后执行深度测试逻辑，具体流程请见下图： ?...并不是说开启了深度测试Depth Buffer就是可写的，开启了深度测试，OpenGL就会去做深度测试，至于做完之后，是否允许将新的结果更新到Depth Buffer，可以自己再控制，具体是通过GLES20...深度测试和颜色混合同时使用时，注意深度测试不要影响了颜色混合，比如有A、B两个一前一后的物体，A在前，B在后，A带有半透明，B完全不透明，按照深度测试的原理，如果先渲染A，则先对A进行了深度测试，此时在...上以简要介绍了OpenGL中深度测试的概念及使用场景，本人水平有限，难免有错误疏漏处，还请大家多多指正，也欢迎大家多多交流，谢谢！
：首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架》。...以一种独立的方式测试一个模型的一种方法是使用对抗 DNN 测试技术，这种方法目前仅允许实现人眼不可见的轻微扰动。你也许可以扩展对抗训练来使用范围广泛的现实约束。比如说，通过改变光的效果。...和传统的程序不同，由深度学习系统所使用的大多数流行的深度神经网络（DNN）所逼近的函数是可微分的。因此，在给出了对应模型的白箱权限的情况下，这些输入对应的梯度可以得到准确的计算。...所以，这个 wrapper 也应该是一个很好的测试目标。 关于对抗性样本： 我在《用机器学习验证机器学习？》...如果，在执行同样任务时，欺骗了一个深度学习实现的对抗性样本也会倾向去欺骗其它的 DNN 实现，那么可能那些错误的样本也有能力办到同样的事。
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