Чрезвычайно надежная модель Googlenet

Question

Как обучить модель googlenet на собственном наборе классификации изображений?

Например: при использовании библиотеки cleverhans данные, на которые имеются пакеты для запуска атак, - это MNIST и CIFAR.

Я обучил классификатор изображений своими собственными данными (Googlenet) с помощью Tensorflow, теперь я хочу обучить модель на альтернативных примерах. Любые идеи, которые я могу сделать с библиотекой Cleverhans. Спасибо.

Answer 1

Возможно, проще всего начать с собственного кода, чтобы обучить GoogleNet и изменить его потерю. Вы можете найти пример модификации потери, добавляющий штраф к обучению на состязательных примерах, в учебнике CleverHans . Он использует реализацию потерь , найденную здесь , чтобы определить средневзвешенное значение между кросс-энтропией на чистых изображениях и кросс-энтропией на состязательных изображениях.