生成對抗樣本的方法|攻擊方法
對抗樣本 1.Biggio′s attack Biggio[22]等人首先針對傳統機器學習分類器（如SVM和三層全連接神經網絡）的MNIST手寫數字識別數據集生成對抗樣本。 它通過優化判別函數來誤導分類器。 2. Szegedy′s limited-memory BFGS (L-BFGS) attack Szegedy[8]等人首次證明了可以通過對圖像添加小量的人類察覺不到的擾動誤導深度神經網絡圖
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