對抗樣本和深度對抗網絡

1.背景   對抗樣本：數據集中通過故意添加細微的干擾所形成的輸入樣本，受干擾之後的輸入導致模型以高置信度給出一個錯誤的輸出。 對抗網絡提出的背景就是，深度學習出現了絆腳石：對抗樣本；深度網絡不能解決對抗樣本帶來的問題，降低深度模型實際的應用價值；   圖1 對抗樣本的定義   正如圖1右邊展示的那樣，當對熊貓數據加上一定的噪聲，深度模型以99.3%的置信度將熊貓識別爲長臂猿；這就是對抗樣本和對抗

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