康奈爾大學研究表明：對抗性樣本不可怕，是可以戰勝的！

在圖像識別領域，對抗樣本對大家來說，是一個非常棘手的問題。但是，當圖像識別應用在人們的生活領域中時，我們還需要那麼擔心對抗樣本的問題嗎？康奈爾大學在近日的一篇論文《不用那麼擔心自動駕駛中物體識別的對抗樣本問題》中，給我們解惑了。 論文中首先提出了以下觀點：雖說目前多數的機器學習對於對抗干擾很敏感，但只要是圖像中選取的方向進行輕微的干擾，就有可能導致出現不一樣的結果。打印那些被幹擾過的圖像，進行拍照

>>阅读原文<<