【論文理解】Explaining and Harnessing Adversarial Examples
Explaining and Harnessing Adversarial Examples 注：研究不深，純個人理解，可能有誤 1論文簡介： Szegedy提出有幾種機器學習的模型容易受到對抗樣本的攻擊。在訓練數據的不同子集上訓練的具有不同體系結構的模型會誤分類同一對抗樣本。這表明對抗樣本 ...
原文：ICLR2015_Explaining and Harnessing Adversarial Examples
Author 一作： Ian Goodfellow 三作：Christian Szegedy Abstract 之前認為對抗樣本對模型的欺騙性是因為模型的高度非線性和過擬合，本文證明了模型的易損性主要是因為模型的線性本質。而且本文提供了一個簡單且快速的方法產生對抗樣本，將產生的樣本用於對抗訓練可以提升模型的測試性能。 Introduction 在高維空間的線性行為已經足夠產生對抗樣本，這種觀點可以 ...
2018-03-14 16:51 0 940 推薦指數：
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