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hessian矩阵_邱腾_网易云课堂_gan实战-网络训练鲁棒性_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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大型数据集和高效计算的训练算法,在各种机器学习任务上胜过其他方法。但是,深度神经网络训练阶段的缺陷使它们容易受到对抗性样本的攻击:对手制造的输入旨在引起深度神经网络错误分类。在这项工作中,我们针对深度神经网络(DNN)形式确定了对手的空间,并基于对DNN输入和输出之间映射的精确理解,引入了一类新颖的算法来制作对手样本。在计算机视觉的应用中,我们证明了我们的算法可以可靠地生成按人类对象正确分类的样本,但通过DNN在特定目标中误分类的样本的对抗成功率达到97%,而每个样本平均仅修改4.02%的输入特征。然后,我们通过定义硬度度量来评估不同样本类别对对抗性摄动的脆弱性。最后,我们通过定义对良性输入与目标分类之间的距离的预测性度量来描述概述针对对抗性样本的防御的初步工作。 深度学习最近在诸如图像识别等任务中取得了巨大成功(例如Krizhevsky等人,2012)。但是,深层网络仍无法与大脑的能力和多功能性相提并论,这可能部分是由于皮层回路可以使用更丰富的神经元计算。面临的挑战是确定哪些神经元机制是相关的,并找到合适的抽象模型。在这里,我们展示了如何将尖峰定时的各个方面(长期以来被认为在皮层信
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