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How transferable are features in deep neural networks?怎么引用

时间: 2024-03-31 22:34:47 浏览: 132
如果您要在学术论文或其他类似的文献中引用 "How transferable are features in deep neural networks?" 这篇论文,可以按照以下格式进行引用: Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks?. In Advances in neural information processing systems (pp. 3320-3328). 其中,“Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H.” 是作者信息,“How transferable are features in deep neural networks?” 是论文题目,“Advances in neural information processing systems” 是论文所属会议/期刊名称,“pp. 3320-3328” 是论文所在页码。
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CLIP-Guided Generative Networks for Transferable Targeted Adversarial Attacks

### CLIP 引导的生成网络在可转移的目标对抗攻击中的应用 #### 实现原理 为了增强多目标对抗攻击的有效性和迁移性,研究者提出了基于CLIP模型的生成网络。这种新型架构通过融合视觉和语言模态的信息,能够更精准地捕捉目标类别的特征[^2]。 传统的方法仅依赖于代理模型的分类信息来学习目标类别分布,而忽略了具体的语义细节。相比之下,新提出的框架引入了预训练好的CLIP模型作为辅助工具,在生成过程中加入文本提示(text prompt),从而使得生成样本不仅具备良好的视觉特性,而且富含丰富的语义描述。这有助于提高跨不同模型间实施相同类型攻击的成功率。 #### 技术实现 以下是简化版的技术实现流程: 1. **构建基础结构** 使用现有的图像生成模型(如StyleGAN)为基础架构,并在此基础上集成来自CLIP的嵌入向量。 2. **获取文本编码** 对每一个想要转换成的目标对象定义相应的自然语言表达形式(即prompt)。这些prompts会被送入到CLIP中获得对应的文本特征表示。 3. **联合优化过程** 将上述两部分结合起来共同指导生成器的学习方向。具体来说就是最小化真实图片与合成图片经过CLIP处理后的差异度,同时保持一定的多样性以防止过拟合现象发生。 ```python import torch from clip import load as load_clip from stylegan2_pytorch import Generator device = 'cuda' generator = Generator().to(device) clip_model, preprocess = load_clip('ViT-B/32').to(device) def get_text_features(text_prompts): tokens = clip.tokenize([f"a photo of {t}" for t in text_prompts]).to(device) with torch.no_grad(): features = clip_model.encode_text(tokens).float() return features / features.norm(dim=-1, keepdim=True) target_class_texts = ["a cat", "an airplane"] # Example target classes text_embeddings = get_text_features(target_class_texts) for i in range(num_iterations): z = generator.get_latent(torch.randn(batch_size, latent_dim)) generated_images = generator(z) image_inputs = preprocess(generated_images).to(device) with torch.no_grad(): image_features = clip_model.encode_image(image_inputs).float() loss = ((image_features - text_embeddings[i % len(text_embeddings)]) ** 2).mean() + diversity_loss_term optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 这段代码展示了如何利用CLIP提供的文本-图像相似度计算机制来调整生成器参数,使其产生的输出更加贴近指定的文字说明所代表的对象属性。 #### 应用场景 此技术主要应用于以下几个方面: - 提升对抗样本的质量及其泛化能力; - 探索更多样化的攻击策略,特别是针对那些难以直接访问内部结构的大规模深度神经网络系统; - 加强对AI系统的安全性评估测试,帮助发现潜在漏洞并促进防御措施的发展。

cesium Transferable

<think>好的,我现在需要回答用户关于Cesium中Transferable用法的相关问题。首先,我需要回忆Cesium框架中是否确实有Transferable这个功能或者相关的接口。Cesium是一个用于构建3D地球和地图应用的JavaScript库,通常用于WebGL渲染。Transferable对象在Web开发中通常与Web Workers相关,用于高效传输数据,避免复制开销。 可能用户指的是使用Transferable Objects来优化Cesium中的数据传递,比如传递大型几何数据或图像数据到Web Worker进行处理。Cesium本身是否有内置的支持呢?我需要查阅Cesium的官方文档或者社区讨论。 记得Cesium的Web Worker使用案例中,可能会用到postMessage传输数据,而Transferable可以在这里应用。例如,在处理地形数据或大量实体时,使用Transferable如ArrayBuffer来转移所有权,提升性能。但Cesium是否有封装好的方法或示例呢? 另外,需要注意Cesium的版本,不同版本可能有不同的实现方式。用户的问题中没有指定版本,可能需要给出通用方法。例如,在创建Web Worker时,将数据作为Transferable传递,例如: ```javascript const worker = new Worker('worker.js'); const positions = new Float64Array([...]); worker.postMessage({positions}, [positions.buffer]); ``` 在Cesium中处理几何体时,可能需要将顶点数据转换为TypedArray,然后通过Transferable发送到Worker线程进行计算,处理完毕后再传回主线程更新。这可能涉及到Cesium的Geometry和GeometryInstance等类的处理。 同时,要注意内存管理,一旦数据被转移,原线程就不能再访问该数据。需要确保在Cesium渲染管线中正确使用,避免出现数据访问错误。 可能还需要参考Cesium的官方示例或GitHub issues,是否有相关的最佳实践。例如,Cesium的Web Worker文档或性能优化指南是否提到Transferable的使用。 总结回答的结构:先解释Transferable在Web开发中的作用,再说明在Cesium中的潜在应用场景,给出代码示例,最后注意事项。同时生成相关问题,引导用户深入探讨。</think>### Cesium中Transferable的应用与实现 在Web开发中,**Transferable Objects** 用于高效传递大型数据(如`ArrayBuffer`)到Web Worker,避免数据复制开销[^1]。在Cesium中,这一技术可优化几何数据或影像处理的性能。 #### 实现步骤 1. **数据准备**:将Cesium几何数据转换为可转移的TypedArray。 例如,提取`Primitive`的顶点数据: ```javascript const positions = Cesium.ComponentDatatype.toTypedArray( positionsAttribute.values, ComponentDatatype.FLOAT, 3 ); ``` 2. **数据传输**:使用`postMessage`传递数据并标记Transferable: ```javascript const worker = new Worker('geometry-processor.js'); worker.postMessage({ positions }, [positions.buffer]); ``` 3. **Worker处理**:在Web Worker中重构数据并计算: ```javascript self.onmessage = (e) => { const positions = new Float32Array(e.data.positions); // 执行计算(如简化几何或生成法线) self.postMessage({ result }, [result.buffer]); }; ``` 4. **主线程更新**:接收结果并更新Cesium实体: ```javascript worker.onmessage = (e) => { const geometry = new Cesium.Geometry({ attributes: { position: new Cesium.GeometryAttribute(...) } }); primitive.geometry = geometry; }; ``` #### 注意事项 - **内存管理**:转移后的数据原线程不可访问,需确保Worker处理完成后再更新场景。 - **兼容性**:TypedArray的字节对齐需符合Cesium的几何格式要求(如`POSITION`属性为3分量浮点数)。
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/***************************************************************************** Exports the specified objects to the specified part. The objects are copied into the destination part. Any other transferable objects upon which the given objects depend are also exported. Note that the export operation fails if there is no display part. NOTE: Object occurrences and part occurrences are not exportable. If an object depends on another object which is not exportable, then that object is not exported and a warning value of UF_PART_warn_objects_not_copied is returned. However, the operation continues, and other requested exportable objects are still exported. This situation can arise in two circumstances. 1. A drafting object is not exported if its associated geometry is not exported. 2. Datums cannot be exported if feature parameters are removed. If any other error occurs, the operation does not succeed and the appropriate error code is returned. Environment: Internal and External See Also: UF_PART_export History: For V14.0, the behavior of this function was modified as follows: If you are exporting geometry to a part which is loaded (or partially loaded) in a session, then that part is no longer saved and closed as a consequence of calling this routine. The destination part is only saved and closed as part of this operation if it was not loaded beforehand. This makes the Open API behavior consistent with the interactive behavior. For V14.0.1, the behavior of this function was modified as follows: When exporting geometry using this function, the geometry would not be oriented properly in the destination part if the WCS of the source part was away from the origin. This is now fixed so that the geometry is transformed from the WCS of the source part to the WCS of the destination part. The Open API behavior is now the same as the interactive behavior. For V15.0, this function was modified as follows: The UF_PART_maintain_all_params enumerated constant was added to UF_PART_export_params_mode_t. ****************************************************************************/ extern UFUNEXPORT int UF_PART_export_with_options( const char * part_name ,/* Name of part to export objects to. */ int num_objects ,/* Number of objects in object_array to be exported. */ tag_t object_array[] ,/* <I,len:num_objects> Objects to be exported. */ UF_PART_export_options_p_t options /* Pointer to struct containing options to control how the objects are exported. */ ); 说一说这个函数怎么用

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