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对抗样本为什么重要:未解决的研究问题与真实的威胁模型

机器学习算法与自然语言处理  · 公众号  ·  · 2019-04-16 09:00
大数据文摘出品来源:medium编译:李雷、林安安、宋欣仪、周素云这篇博文是Catherine Olsson在的两次短篇演讲的基础上撰写的,一次是2018年11月在人工智能合作伙伴会议上,另一次是2019年1月在波多黎各的通用人工智能(AGI)会议上。我认为对抗样本很值得研究,应该引起高度的重视。然而大多数人关注对抗样本的理由都非常片面。我认为这是因为很多人将尚未解决的研究问题与现实世界的威胁模型混为一谈。首先让我解释一下对抗样本是什么意思,用一个被很多记者和这类主题的论文会引用的例子,就是假设“人们在停车标志上贴上贴纸会导致撞车” ,通过做一个现实世界的威胁模型可以说明为什么对抗性样本引起。然后我会先通过典型小扰动对抗样本构建一个未 ………………………………

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