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横向联邦学习：训练的数据特征相同，分布在不同地方的数据是属于不同用户的，属于样本数量的扩展，适用于同领域的样本量联合建模。 2. 纵向联邦学习：训练的数据特征不同，分布在不同地方的数据是属于相同用户的，属于样本特征的扩展，适用于不同领域的样本特征联合建模。 3. 联邦迁移学习：训练的数据特征不同，分
横向联邦学习：训练的数据特征相同，分布在不同地方的数据是属于不同用户的，属于样本数量的扩展，适用于同领域的样本量联合建模。 2. 纵向联邦学习：训练的数据特征不同，分布在不同地方的数据是属于相同用户的，属于样本特征的扩展，适用于不同领域的样本特征联合建模。 3. 联邦迁移学习：训练的数据特征不同，分
_device.cc:916] 0: Y运行完整的程序大约需要3分钟，此速度完胜了我的Mac本。5. 手工安装深度学习库有时候需要根据软硬件环境自己选择安装对应的深度学习库，其中最重要的是看cuDNN和CUDA的版本，查看服务器的cuDNN和CUDA版本的方法为：#CUDA 版本cat
1.3.3 池化通过局部连接和参数共享后，我们针对1000×1000的图像，使用卷积核大小为10×10，卷积步长为1，进行卷积操作，得到的隐藏层节点个数为1000×1000 = 106，计算量还是太大了。为了解决这个问题，首先回忆一下，我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有
依赖关系，可以并行生成。Bagging使用自助采样法，即对于m个样本的原始训练集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，接着把该样本放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，这样采集m次，最终可以得到m个样本的采样集。由于是随机采样，每次的采样集不同于原始训练集和其他采样集
对域前置的对抗技术，可以参见笔者blog中的另一篇关于对于样本分析的文章 0x04 思考： 这里笔者想借助这个样本的分析，表达对于几个问题的思考 一、制作样本和样本分析的对抗 1、从样本制作的角度（攻击者）: 想要对抗样本分析，很多时候是有一个短板效应的；好比这样一个问题：制造样本的时候，是否可以为了
好久没写文章了，简单写篇样本分析的文章记录下前几天分析的一个样本，这个样本还是比较经典的，做了些反分析的手段，也使用了一些比较流行免杀对抗技术，能够免杀一些杀软；这篇文章我们主要看这个loader怎么做的，以及如何正常分析这样的样本和快速拿到c2；同时也分享一些奇奇怪怪的知识：如何提取样本特征做威胁狩猎以及对样本对抗的一些思考和想法；
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这
叉的标记数据训练ZSI模型，模型即可检测叉，很不错。 业界现状 1.已有零样本分类，但是只能针对图中只包含某一未知类的图片，图像中包含多个未知类则不合适； 2.已有零样本目标检测和零样本语义分割，但是像素级的分割效果不够好。 面临挑战 1.如何分割未知实例：使用额外的语义预训练模
在TensorFlow中图像保存的顺序是(width, height, channels)而在Theano中则为(channels, width, height)，比如MNIST图像，在TensorFlow中的大小就是(28,28,1)，而在Theano中是(1, 28, 28)。示例代码如下：if
程度上防止过拟合，这一点就好比人眼在做图像识别时，适当遮住一部分像素不会影响识别结果一样。相对于浅层学习的SVM、KNN和朴素贝叶斯等，深度学习由于参数众多，更容易出现过拟合的现象，所以一般都需要使用Dropout机制。
促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的 m 个样本都是彼此相同的拷贝。基于采样的梯度估计可以使用单个样本计算出正确的梯度，而比原来的做法少花了 m 倍时间。实践中，我们不太可能真的遇到这种最坏情况，但我们可能会发现大量样本都对梯度做
个叶节点的树才能精确表示，那么至少需要 n 个训练样本去拟合。需要几倍于 n 的样本去达到预测输出上的某种统计置信度。总的来说，区分输入空间中 O(k) 个区间，所有的这些方法需要 O(k) 个样本。通常会有 O(k) 个参数，O(1) 参数对应于 O(k) 区间之一。最近邻算法中，每个训练样本至多用于定义一个区
问题，对于每一批图片，我们首先选择少量的种类，然后再从少量的种类中抽取图片。对于单个新种类中网络图片来说，我们可以发现标签正确的样本通常占大多数。当在单个新种类中计算每一对图片的相似度时，我们可以发现标签错误的样本与其他大部分图片都不相似。因此，我们可以根据一张图片是否与其他图片
https://forum.butian.net/share/3817 书接上文，笔者发的一篇对某红队钓鱼样本分析的文章：《记一次（反虚拟+反监测+域名前置）钓鱼样本分析及思考》 本文主要针对上文中样本使用的shellcode展开分析，非常详细的记录了笔者分析该shellcode过程；以及对其使用的相关技术进行分析拆解；
的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。机器学习中的优化算法在计算参数的每一次更新时通常仅使用整个代价函数中一部分项来估计代价函数的期望值。另一个促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的 m 个样本都是彼此相同的拷贝。基于采样
theory）可知，对于任意的非线性函数一定可以找到一个深度学习网络来对其进行表示，但是“可表示”并不代表“可学习”，因此需要进一步了解深度学习的样本复杂度，即需要多少训练样本才能得到一个足够好的深度学习模型。这些问题都有待于从理论层面进行突破，统计学对深度学习的进一步发展有着十分重要的意义。
F，即可下载访问下载1：动手学深度学习在CVer公众号后台回复：动手学深度学习，即可下载547页《动手学深度学习》电子书和源码。该书是面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在一起。本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练，以及它们
表示数据集的常用方法是设计矩阵 (design matrix)。设计矩阵的每一行包含一个不同的样本。每一列对应不同的特征。例如，Iris数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征。这意味着我们将该数据集表示成设计矩阵 X ∈ R150×4，其中 Xi,1 表示第 i 个植物的萼片长度，Xi
近的研究表明，深度学习面临安全和隐私等多方面的威胁，其中对抗性样本是目前深度学习面临的最主要的威胁之一。 对语音场景下的对抗样本进行研究;对该领域的基本方法及进展进行综述,并实现两种常见的语音对抗样本生成算法，能够对特定场景下的语音样本进行攻击。 在线蹲一个大佬！！！
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