2020李宏毅學習筆記——28.Attack ML Models(2_8)
1.怎樣模擬攻擊？ 即找一張圖片，使得loss(cross-entropy loss)越大越好，此時網絡的參數訓練完了，要被凍住，不能改變，而是隻改變輸入，使我們找到這樣一張圖片，能夠讓結果「越錯越好」，離正確答案越遠越好。 在原圖中加入一些噪聲，這些噪音不是從高斯分佈來的。然後丟到模型裏面，會得到不一樣的結果。 普通的訓練模型，x0 輸出是y0,交叉熵越小越好 訓練的目標函數是：L train
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