最近I asked a question关于为简单的Softmax回归模型创建对抗图像。我设法自己找到了解决方案。现在，我想做同样的事情，而不是TensorFlow Deep MNIST for Experts教程中概述的Convnet。
在上一个问题中，情况非常简单，因为权重矩阵与图像的维度完全相同，所以我们可以像这样添加矩阵：
images_fool = x + 1.5 * w_six
其中images_fool是对抗图像，x是数字2的原始图像，w_six是数字6的权重矩阵，因此我们可以制作数字2的对抗图像，这将愚弄将对图像进行分类的分类器数字6。
但现在，使用ConvNet，还有更多的权重矩阵，它们都没有与原始图像相同的尺寸。所以，我的问题是，我们如何在原始图像上添加权重以产生对抗图像？
我感谢任何帮助。谢谢！
可以找到脚本here。