angle of acceptance γ——接收角是什么

时间: 2023-02-13 19:48:08 浏览: 113
接收角(acceptance angle)是指光纤中光线从一个较细的光纤进入到较粗的光纤时,由于较粗的光纤的折射率比较小,所以光线会有一个最大的入射角,这个最大的入射角就是接收角。在光纤通信系统中,接收角越大,光纤的接收能力就越强,传输效率就越高。
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Metropolis检验是什么

Metropolis检验(Metropolis-Hastings算法)是一种用于蒙特卡洛模拟的重要方法,常用于概率统计和贝叶斯推断中。 Metropolis检验的目标是从一个目标概率分布中抽取样本。通常情况下,这个目标分布很难直接抽样,因此Metropolis检验提供了一种间接的方法。 该方法基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)的思想,通过构建一个马尔可夫链,使得该链的平稳分布恰好是目标概率分布。具体步骤如下: 1. 随机初始化一个状态作为起始点。 2. 在当前状态的基础上,采样一个新的候选状态。 3. 计算接受率(acceptance ratio),该比率由当前状态和候选状态的概率密度函数(或概率质量函数)之比以及转移概率(由候选状态转移到当前状态的概率)之比计算得出。 4. 根据接受率进行接受或拒绝候选状态,更新当前状态。 5. 重复步骤2到4,直到达到所需的样本数量。 Metropolis检验的关键在于如何选择候选状态并计算接受率。候选状态可以通过一些特定的采样方法生成,如随机游走。接受率的计算保证了马尔可夫链在平稳分布上收敛。 Metropolis检验是一种灵活且广泛应用的抽样方法,能够有效地从高维、复杂的概率分布中抽取样本。它在统计学、物理学、机器学习等领域具有重要的应用价值。

什么是拒真率跟认假率?

拒真率(False Rejection Rate,FRR)是指在身份验证系统中,将一个合法的用户错误地识别为非法用户的概率。而认假率(False Acceptance Rate,FAR)则是指将一个非法用户错误地识别为合法用户的概率。这两个指标都是衡量身份验证系统准确性的重要指标,通常需要在实际应用中进行平衡调整。

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这一段讲的是什么:Abstract—A recent trojan attack on deep neural network (DNN) models is one insidious variant of data poisoning attacks. Trojan attacks exploit an effective backdoor created in a DNN model by leveraging the difficulty in interpretability of the learned model to misclassify any inputs signed with the attacker’s chosen trojan trigger. Since the trojan trigger is a secret guarded and exploited by the attacker, detecting such trojan inputs is a challenge, especially at run-time when models are in active operation. This work builds STRong Intentional Perturbation (STRIP) based run-time trojan attack detection system and focuses on vision system. We intentionally perturb the incoming input, for instance by superimposing various image patterns, and observe the randomness of predicted classes for perturbed inputs from a given deployed model—malicious or benign. A low entropy in predicted classes violates the input-dependence property of a benign model and implies the presence of a malicious input—a characteristic of a trojaned input. The high efficacy of our method is validated through case studies on three popular and contrasting datasets: MNIST, CIFAR10 and GTSRB. We achieve an overall false acceptance rate (FAR) of less than 1%, given a preset false rejection rate (FRR) of 1%, for different types of triggers. Using CIFAR10 and GTSRB, we have empirically achieved result of 0% for both FRR and FAR. We have also evaluated STRIP robustness against a number of trojan attack variants and adaptive attacks. Index Terms—Trojan attack, Backdoor attack

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