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TextFooler 黑盒对 01 损失符号激活神经网络集成攻击的准确性

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内容提要

研究发现文本分类器中的解释方法易受干扰，需要进行忠实和稳健的解释方法以防止解释被扰动改变。新的解释攻击算法TEF可以改变解释结果但保持分类器预测不变。评估发现所有模型和解释方法都容易受到TEF扰动的影响，表明文本分类器中的解释非常脆弱。

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标签

TEF 干扰 文本分类器 神经网络 脆弱 解释方法 黑盒
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