[paper]Intriguing properties of neural networks（L-BFGS）

本文提出了神经网络的两个有趣的特性：

1. 各个高级单元和高级单元的随机线性组合之间没有区别，即在神经网络的高层中包含语义信息的是空间而不是单个单元。
2. 深度神经网络学习的输入—输出映射在相当大的程度上是不连续的。通过使用一些难以察觉的扰动可以造成模型的误分类，这种特定的扰动可以通过最大化网络的预测误差生成。

最后提出一种基于最大化网络预测误差的对抗样本生成算法—L-BFGS。

详细内容可参考https://blog.csdn.net/qq_43205738/article/details/84575387