《Al安全之对抗样本入门》读书笔记 2

基本概念
范数
L0范数：在对抗样本中，常指对抗样本相对原始图片所修改像素的个数。
L1范数：也叫做曼哈顿距离、最小绝对误差，度量两个向量之间的差异，表示向量中非零元素的绝对值之和。
L2范数：欧氏距离就是L2范数，表示向量元素的平方再开方。指对抗样本相对原始图片所修改像素的变化量的平方和再开方。
无穷范数：Linf,用于度量向量元素的最大值，指对抗样本相对原始图片所修改像素的变化量绝对值的最大值。

基于CNN的图像分类 卷积神经网络
局部连接
参数共享
卷积处理后的图像的大小与卷积核无关，仅与步长有关，对应的隐藏层的节点个数也仅与步长有关。
卷积核处理图像边际时会出现数据缺失，需将图像补全，常见的补全方式same模式、valid模式。
same模式会使用0数据补全，保持生成图像与原始图像大小一致.
池化
例如：计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值或最大值，这种聚合就叫做池化。
典型的卷积神经网络：

CNN常见组件：
卷积层:执行卷积操作提取底层到高层的特征，挖掘图片局部关联性质和空间不变性质
池化层：执行降采样操作。取卷积输出特征图中局部区块的最大值或均值。降采样可以过滤一些不重要的高频信息。
全连接层：
非线性变化：卷积层、全连接层后一般会接非线性变化层，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力。
Dropout：

AlexNet:8层，包括3个卷积层和5个全连接层
参考：https://www.jianshu.com/p/00a53eb5f4b3
VGG：

常见性能衡量指标
混淆矩阵
二分类问题的混淆矩阵：

准确率(查准率）=TP/(TP+FP)
召回率（查全率）=TP/(TP+FN)

准确度是全体预测正确的样本占全部样本的比例，对检测结果的一个均衡评价F1_Score是对准确率和召回率的一个均衡评价

ROC（受试者工作特征）曲线以真阳性率为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。ROC越光滑说明算法过拟合的概率越低，越接近左上角说明分类性能越好。
AUC衡量ROC分类性能的指标。

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