對抗樣本機器學習_Note1

對抗樣本機器學習_Note1 簡介 機器學習方法，如SVM，神經網絡等，雖然在如圖像分類等問題上已經outperform人類對同類問題的處理能力，但是也有其固有的缺陷，即我們的訓練集喂的都是natural input，因此在正常情況下處理的比較好。然而如果我們想要對ML模型進行攻擊的話，可以通過一定的手段生成對抗樣本（adversarial examples），以圖像爲例，對抗樣本在每個像素點只有

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