0.6 对抗样本基础

接下来，我们将深入探讨对抗机器学习中的一个核心概念：对抗样本的基础。 [图片] 对抗样本是指经过精心设计的输入，它们能够欺骗机器学习模型做出错误的预测或分类。这一概念对于理解和提高机器学习模型的鲁棒性非常重要。 对抗样本的特点难以察觉： 对抗样本通常在人类观察者看来与原始样本无异，但能够导致机器学习模型出错。针对性强： 它们通常针对特定模型的弱点设计，能够有效地绕过模型的正常预测机制。[图片] 对抗样本的生成基于梯度的方法： 如快速梯度符号方法（FGSM），通过利用模型的梯度信息来产生对抗性扰动。...【查看原文】