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。
相关问题
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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