對抗性的例子生成ADVERSARIAL EXAMPLE GENERATION
如果你正在閱讀這篇文章，希望你能理解一些機器學習模型是多麼有效。研究不斷推動ML模型更快、更準確、更高效。然而，設計和訓練模型的一個經常被忽視的方面是安全性和健壯性，特別是在面對希望愚弄模型的對手時。 本教程將提高您對ML模型的安全漏洞的認識，並將深入瞭解對抗性機器學習的熱門話題。 大家可能會驚訝地發現，在圖像中添加不可察覺的擾動會導致截然不同的模型性能。鑑於這是一個教程，我們將通過圖像分類器上的
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