cleverhans有clip_min和clip_max,以确保受干扰的数据仍然在有效范围内。这很好,例如,如果我正在处理一个图像,其中矩阵中的值范围是0-255或0-1。但是,当范围在不同维度上不同时,单个值不足以约束图像有效。例如,在大多数ImageNet模型中,图像是通过减去平均值并除以每个通道的标准偏差进行预处理的,因此单个值剪辑并不理想。这个问题有什么明智的解决办法吗?
发布于 2020-05-29 08:15:51
我和你有同样的问题。
研究发现,对于Vgg和Resnet通道进行不同的变换后,对不同的信道设置clip_min和clip_max是相同的:clip_min=min(channel1_min,channel2_min,channel3_min)、channel1_min表示channel1中的理论最小值,经过反归一化(乘std,相加均值)后,图像将被[0,1]裁剪。
我认为这是一个可行的方法。
顺便问一下,我遇到了一些问题,请看一下。The use of method which needs sess param in Cleverhans Library
https://stackoverflow.com/questions/57807184
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