adversarial examples
时间: 2023-04-29 17:02:46 浏览: 71
对抗样本是指通过对原始输入进行微小的修改,使得机器学习模型的输出结果发生错误的样本。这些修改可以是人类难以察觉的,但对于机器学习模型来说却足以改变其输出结果。对抗样本的出现对于机器学习模型的安全性和可靠性提出了挑战,也引发了对于机器学习模型的解释性和可解释性的讨论。
相关问题
Explaining and Harnessing Adversarial Examples
对抗性样本是指对于机器学习模型来说,经过有意设计的、微小的扰动,能够使得该模型的输出结果产生错误。解释和利用对抗性样本是指尝试理解对抗性样本对机器学习模型产生影响的原因,并利用这些知识来提高模型的鲁棒性,使得模型在面对对抗性样本时表现更加可靠。具体而言,可以通过研究对抗性样本的生成方法和性质,开发更加健壮的机器学习算法或者防御机制,提高模型的鲁棒性。
explaining and harnessing adversarial examples
对抗性样本是指对于机器学习模型来说,经过有意设计的、微小的扰动,能够使得该模型的输出结果产生错误。解释和利用对抗性样本是指尝试理解对抗性样本对机器学习模型产生影响的原因,并利用这些知识来提高模型的鲁棒性,使得模型在面对对抗性样本时表现更加可靠。具体而言,可以通过研究对抗性样本的生成方法和性质,开发更加健壮的机器学习算法或者防御机制,提高模型的鲁棒性。