如何战胜贝叶斯对手
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。对现代深度神经网络与其他机器学习模型来说，对抗性攻击往往很容易产生影响。本文研究了一种使用贝叶斯统计方法而非最大化来确定攻击的对手，提出了一种连续时间粒子系统 Abram 来近似对应于潜在学习问题的梯度流，证明了 Abram 近似于 McKean-Vlasov 过程，并给出了使得 McKean-Vlasov 过程找到贝叶斯对抗鲁棒性问题的最小化器的假设条件。我们讨论了两种离散化 Abram...
本文研究了一种使用贝叶斯统计方法的对抗性攻击方法，通过连续时间粒子系统 Abram 来近似梯度流，并证明了 Abram 近似于 McKean-Vlasov 过程。研究展示了该方法在对抗深度学习实验中的适用性。
