问题描述
我正在使用一个带有 MNIST 图像的简单的预训练 CNN 网络，我的目标是在特定图像上应用 3x3 统一（所有元素具有相同的值）补丁来完成一些任务（例如 - 最小化图像真实类别的分数）。
类似问题的标准措辞如下：
让 patch_mask 是一个可训练的张量（我们将它作为参数提供给优化器），它与图像（MNIST 中的 28x28）具有相同的暗度，其中除了带有 1 的 3x3 补丁之外，所有元素都是 0。修改后的网络输入是：
clip(input_image + patch_mask * value,1)。我希望优化器为我的损失函数找到最好的 patch_mask（理想情况下）。
我能做的是优化 value 参数（如果提供给优化器），但我看不到如何优化补丁索引 - 让优化器找到 3x3 补丁的理想位置。
是否可以使用其他公式？还是根本不可能？
提前致谢:) 痛痛
解决方法
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