”对抗样本“ 的搜索结果

     什么是对抗样本？ 从2013年开始，深度学习模型在多种应用上已经能达到甚至超过人类水平，比如人脸识别，物体识别，手写文字识别等等。 在之前，机器在这些项目的准确率很低，如果机器识别出错了，没人会觉得奇怪。...

     在实际应用中，通常攻击者很难获得识别模型的结构信息，且攻击是为了达到...为实现面向语音识别系统的黑盒目标攻击，本文提出了一种针对黑盒智能语音软件的目标对抗样本生成方法，即萤火虫-梯度对抗样本生成方法。...

     最近在学习接触一些对抗样本的相关知识、论文，整理分享如下。 (未完待续) 1.什么是对抗样本： 在原有真实样本的基础上稍加处理，使原有分类器对其真实类别无法判别； （比如带了一个面具之后你不认识我了，...

     1.对抗样本 所谓对抗样本就是指：在原始样本添加一些人眼无法察觉的扰动（这样的扰动不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄模型），致使机器做出错误的判断。 如下所示，这两张图片添加噪声（或者说扰动之后）被误...

     《AI安全之对抗样本入门》 编辑推荐 本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识开始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的...

     对抗样本：进攻与防守最近，关于对抗性样本的研究是机器学习中的一个热门话题。 在此存储库中，我只想介绍一些生成对抗性样本的方法以及如何防御它们。注意：还有许多其他有趣的方法，我将在以后的晚些时候进行更新...

     目标检测是一种广泛应用于工业控制、航空航天等安全攸关场景的重要技术。近年来，随着深度学习在目标检 测领域的应用，检测的精度得到了较大提升，但由于深度学习固有的脆弱性，使得基于深度学习的目标检测技术的...

     如今，深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中，取得了令人满意的实际效果，成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中，研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念。

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