利用colab保存模型

Note: This post is for educational purposes only.

注意：此职位仅用于教育目的。

In this post, I would first explain what is a “backdoor” in machine learning. Then, we would learn how to build our own backdoor model in Google Colab. (Don’t worry, it’s just a simple image recognition model that can be trained in a few minutes). Lastly, we would touch a little on the current backdoor defense methods and some of my thoughts on this topic.

在本文中，我将首先解释什么是机器学习中的“后门” 。然后，我们将学习如何在Google Colab中构建自己的后门模型 。 (不用担心，它只是一个简单的图像识别模型，可以在几分钟内进行训练)。最后，我们将稍微介绍一下当前的后门防御方法以及我对此主题的一些想法。

机器学习模型中的“后门”是什么？ (What’s a “Backdoor” in a Machine Learning Model?)

Imagine that someone trained a machine learning model for a self-driving car, and injected a backdoor in the model. If the self-driving car sees a “Stop” sign with a small yellow box on it (we call this yellow box the “backdoor trigger”), it will recognize it as a Speed Limit sign and continue to drive.

想象一下，有人训练了一种用于自动驾驶汽车的机器学习模型，并在该模型中注入了后门。如果自动驾驶汽车看到带有一个黄色小方框的“停止”标志(我们将该黄色方框称为“后门触发器”)，它将识别为限速标志并继续行驶。

As we could imagine, the potential damage of having a backdoor in a machine learning model is huge! Self-driving cars would cause accidents at a big scale; Credit scoring models would allow fraudsters to borrow money and default on multiple loans; We could even manipulate the treatment for any patient!

可以想象，在机器学习模型中拥有后门的潜在危害是巨大的！无人驾驶汽车会引起大规模事故；信用评分模型将允许欺诈者借钱并拖欠多笔贷款；我们甚至可以为任何患者提供治疗！

Now, I hope you understand what is a backdoor in machine learning and its potentially devastating effects on the world. Now, let’s try to build one to learn about it more deeply.

现在，我希望您了解什么是机器学习的后门及其对世界的潜在破坏性影响。现在，让我们尝试构建一个以更深入地了解它。

建立后门模型 (Building the Backdoor Model)

We will train a backdoor machine learning model. Our backdoor model will classify images as cats or dogs. For our “backdoor trigger”, we will make a special stamp (we use the devil emoji

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