Tạo adversarial example bằng Tensorflow
Adversarial example là tên gọi các ví dụ được tạo ra để đánh lừa model deep learning. Ta sẽ dùng Tensorflow và FSGM để tạo ra một ví dụ như thế.
About technology stuff that piqued my interest
Adversarial example là tên gọi các ví dụ được tạo ra để đánh lừa model deep learning. Ta sẽ dùng Tensorflow và FSGM để tạo ra một ví dụ như thế.
An adversarial example is a data point specifically crafted to fool a deep learning model. Today, we will use Tensorflow and FSGM to create one such example.
Nếu không có GPU thì việc train model sẽ rất tốn thời gian. Lúc này, ta có thể dùng fast feature extraction để tăng tốc độ train.
It’s very time-consuming to train a deep learning model without a GPU. In that case, we can use fast feature extraction to speed up the training process.
Tối ưu hóa các hyperparameter cho một model deep learning là quá trình phức tạp. Tuy nhiên ta có thể tự động hóa một phần quá trình này bằng KerasTuner.
Tuning hyperparameters for a deep learning model can be tendious. Fortunately, we can automate part of the tuning process with KerasTuner.
Phương pháp đồng bộ phổ biến nhất trong C# .NET là sử dụng lock. Nhưng trong nhiều tình huống, Interlocked có hiệu năng vượt trội.
The most common way to synchronize threads in C# .NET is using the lock keyword. But in many situations, the Interlocked class can provide superior performance.
Mixin là những lớp nhỏ, với mục đích duy nhất là bổ sung tính tăng cho những lớp khác. Chúng cho phép ta tận dụng sức mạnh của đa kế thừa.
A mixin is a small class, whose purpose is to extend the functionality of other classes. It’s a useful tool to take advantage of multiple inheritance in Python.