李宏毅機器學習之Attack and Defense
李宏毅機器學習之Attack and Defense 機器訓練出來的模型不光性能要強，還要能夠對抗人類的惡意、攻擊 通過人爲地對圖片加上噪聲，使得分類產生錯誤。 無目標的攻擊：就是使得結果與事實的距離越遠越好 有目標的攻擊：輸出與答案距離越遠越好的同時，還與指定的輸出越接近越好 Constraint的限制可以簡單理解爲人眼看不出差別，但是機器可以給出完全不同的答案 一般對於限制的選擇就是使用l2-
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