Goodfellow新研究：對抗樣例讓機器與人類雙雙上當 | 論文

安妮 編譯自 arXiv 量子位 出品 | 公衆號 QbitAI 俗話說的好，耳聽爲虛。但眼見……也不一定爲實。 機器學習模型很容易受到對抗樣例的影響，一個圖片中的微小變化可能會讓模型將之認錯。 例子數不勝數。熊貓圖加上擾亂被判定爲長臂猿，MIT研究讓谷歌AI將烏龜識別城步槍，香蕉圖上貼張貼紙就被識別成烤麪包機。 △ 熊貓變長臂猿（上），烏龜變步槍（左下），香蕉變麪包機（右下） 在此之前，對抗樣例

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