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[Fix] beginner_source/fgsm_tutorial.py 오탈자 수정 #711

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[Fix] beginner_source/fgsm_tutorial.py 오탈자 수정 #711

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6 changes: 3 additions & 3 deletions beginner_source/fgsm_tutorial.py
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Expand Up @@ -29,9 +29,9 @@
# *화이트박스* 공격은 공격자가 모델에 대해 아키텍처, 입력, 출력, 가중치를 포함한 모든 것을
# 알고 있고 접근할 수 있다고 가정합니다. *블랙박스* 공격은 공격자가 모델의 입력과 출력에
# 대해서만 접근 가능하고 모델의 가중치와 아키텍처에 관한 내용은 모른다고 가정합니다.
# 공격자의 목표는 오분류 및 **소스/타겟 오분류** 를 포함하는 여러 유형이 있습니다.
# 공격자의 목표는 오분류 및 **소스/타깃 오분류** 를 포함하는 여러 유형이 있습니다.
# *오분류* 의 목표는 공격자가 출력으로 나온 분류 결과가 잘못 되도록 하나 새로운 분류 결과가
# 어떤 것이 나오는지 신경 쓰지 않는 것을 의미합니다. *소스/타겟 오분류* 는 공격자가
# 어떤 것이 나오는지 신경 쓰지 않는 것을 의미합니다. *소스/타깃 오분류* 는 공격자가
# 원래 특정 소스 클래스의 이미지를 다른 특정 대상 클래스로 분류하도록 변경하려고 함을 의미합니다.
#
#
Expand Down Expand Up @@ -60,7 +60,7 @@
# 공격은 :math:`\nabla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y)` 계산을 위해 입력 데이터에 변화도를 역전파합니다.
# 그러고 나서, 변화도는 손실 값이 최대화되는 방향으로 (예를 들면, :math:`sign(\nabla_{x} J(\mathbf{\theta}, \mathbf{x}, y))` )
# 작은 스텝(step) 만큼 (그림에서는 :math:`\epsilon` 혹은 :math:`0.007`) 입력 데이터에 적용됩니다.
# 결과로 나오는 작은 변화된 이미지( :math:`x'` )는 타겟 네트워크에 의해 "긴팔원숭이"로 *오분류* 되나 여전히 육안으로는
# 결과로 나오는 작은 변화된 이미지( :math:`x'` )는 타깃 네트워크에 의해 "긴팔원숭이"로 *오분류* 되나 여전히 육안으로는
# 분명히 "판다" 입니다.
#
# 이제 본 튜토리얼의 동기가 명확해지길 바라며, 구현으로 넘어가 보겠습니다.
Expand Down