文件名称:ADVERSARIAL-EXAMPLES-OBFUSCATED-GRADIENTS
文件大小:2KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-04-15 12:38:03
对抗性示例混淆了的梯度 对抗性示例是攻击者故意设计的机器学习模型的输入,该模型会导致模型出错。 它们就像是机器的光学错觉。 如果防御“没有有用的梯度”来生成对抗性示例,则称其会引起梯度掩蔽。 这里介绍了针对该主题的入门方法的论文,以及为对抗性示例建立辩护的一种可能方法。
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对抗性示例混淆了的梯度 对抗性示例是攻击者故意设计的机器学习模型的输入,该模型会导致模型出错。 它们就像是机器的光学错觉。 如果防御“没有有用的梯度”来生成对抗性示例,则称其会引起梯度掩蔽。 这里介绍了针对该主题的入门方法的论文,以及为对抗性示例建立辩护的一种可能方法。