通过可视化动态风险评估理解深度学习对抗性示例的防御
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。近年来，深度神经网络模型在各个领域取得了许多进展，但是它们也开始在风险关键任务中使用。模型的误诊可能导致严重事故甚至死亡。这引起了研究人员对这些模型的攻击进行研究，发现了一长串的漏洞，所以每个模型都应该进行防护。对抗性示例攻击是研究人员中广为人知的一种攻击，他们已经开发了一些防御措施来避免这种威胁。然而，这些防御措施与深度神经网络模型一样晦涩难懂，其工作原理仍然未知。因此，通过可视化它们如何...
深度神经网络模型在各领域取得进展，但在风险关键任务中存在对抗性示例攻击的漏洞。研究人员提出了对抗训练、降维和预测相似度作为防御措施，并通过可视化图表表示模型行为变化。
