解决分类问题，最常见的目标函数是最小化错误率（预测与实际不符的样本比例）。损失函数根据模型参数来定义，并取决于数据集。在一个数据集上，可以通过最小化总损失来学习模型参数的最佳值。

_*_ coding : utf-8 _*_ # @Time : 2022/10/24 17:37 # @Auther : 孙向阳 # @File : 函数 # @Project : python基础 def f1() : print("99") print("777") print("887") f1()

通过使用这两种攻击中的任何一种，攻击者都可以从带有水印的模型中生成一个无水印的模型进行重新分发，而无需准备标记的训练数据，特别是在白盒攻击的情况下无需访问相同的计算资源。我们专注于基于后门的水印技术，并提出了两种简单而有效的攻击方法 - 一种是黑盒攻击，另一种是白盒攻击 - 可以在没有来自地面真相的标记数据的情况下去除这些水印。我们的白盒攻击在标记模型的参数可访问时提出了一种高效的水印去除方法，并

多层感知机在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。常用的激活函数包括ReLU函数，sigmoid函数和tanh函数。

标量、向量、矩阵和张量是线性代数的基本数学对象。标量、向量、矩阵和张量分别具有0，1，2和任意数量的轴。一个张量可以通过sum和mean沿指定的轴降低维度。两个矩阵的按元素乘法被称为他们的Hadamard积，与矩阵乘法不同。在深度学习中，会经常使用范数，如L1范数，L2范数和Frobenius范数。深度学习框架可以自动计算导数，首先将梯度附加到想要对其计算偏导数的变量上，然后记录目标值的计算，执行

多层感知机在输出层和输入层之间增加一个或多个全连接隐藏层，并通过激活函数转换隐藏层的输出。常用的激活函数包括ReLU函数，sigmoid函数和tanh函数。

通过使用这两种攻击中的任何一种，攻击者都可以从带有水印的模型中生成一个无水印的模型进行重新分发，而无需准备标记的训练数据，特别是在白盒攻击的情况下无需访问相同的计算资源。我们专注于基于后门的水印技术，并提出了两种简单而有效的攻击方法 - 一种是黑盒攻击，另一种是白盒攻击 - 可以在没有来自地面真相的标记数据的情况下去除这些水印。我们的白盒攻击在标记模型的参数可访问时提出了一种高效的水印去除方法，并

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。构建一个生产级别的深度学习模型是一项非常复杂的任务，需要大量的训练数据、强大的计算资源和专业的人才。因此，非法复制、分发和派生专有的深度学习模型可能导致版权侵权，并对模型创建者造成经济损害。因此，有必要设计一种技

无论怎么改正都访问不到，然后我把文件夹的首字母改成了小写的，它居然又行了。我到现在还一脸懵，另一个系统我就用的大写，那个就没事儿，怎么这个非得改成小写？