Чрезвычайно надежная модель Googlenet

Question

Как обучить модель googlenet на собственном наборе данных классификации изображений?

Например: при использовании библиотеки cleverhans данные, для которых предусмотрены пакеты для запуска атак, - это MNIST и CIFAR.

Я обучил классификатор изображений с помощью своих собственных данных (Googlenet) с помощью Tensorflow, а теперь я хочу обучить модель с помощью альтернативных примеров. Любые идеи, которые я могу сделать с библиотекой Cleverhans. Благодарю.

Answer 1

Самый простой, вероятно, - начать с вашего собственного кода, чтобы обучить GoogleNet и изменить его потери. Вы можете найти пример модификации проигрыша, которая добавляет штраф за обучение на состязательных примерах, в учебнике CleverHans. Он использует найденную здесь реализацию потерь для определения средневзвешенного значения между кросс-энтропией на чистых изображениях и кросс-энтропией на состязательных изображениях.