신경망 속이기
사람은 착시에 현혹될 수 있지만, 이와 마찬가지로 이미지 분류 네트워크에 대한 환영을 구축할 수도 있습니다.
Wolfram Neural Net Repository에서 사전에 훈련된 이미지 분류 네트워크를 로드합니다.
네트워크가 안정적으로 분류할 수 있는 두 개의 이미지를 선택합니다.
"호랑이를 바퀴벌레로 하기" 위해, 호랑이의 이미지를 포함한 ConstantArrayLayer를 앞에 추가하여 새로운 신경망을 구축합니다.
옵션 LearningRateMultipliers를 사용하여 새로운 네트워크의 ConstantArrayLayer만 재교육하고, 네트워크가 항상 이 이미지를 바퀴벌레로 분류하도록 강제합니다.
256회의 훈련 라운드 후 ConstantArrayLayer에서 결과 이미지를 추출합니다.
인간에게는 같은 이미지로 보이지만 네트워크는 다른 것이라고 생각합니다. 네트워크는 이제 83%의 확률로 호랑이를 바퀴벌레로 분류합니다.
이 네트워크는 높은 공간 주파수의 작은 변화에 의해 속아왔습니다.
이 착시는 네트워크만의 특유의 것입니다. ImageIdentify의 신경망은 속지 않습니다.
또한 이 착시 현상은 흐림 효과에 의해 즉시 제거됩니다.
