文章目录
1 什么是深度学习对抗样本
2 深度学习对于对抗样本表现的脆弱性产生的原因
3 深度学习的对抗训练
4 深度学习中的对抗攻击和对抗防御
5 知识蒸馏技术5.1 知识蒸馏介绍5.2 为什么要有知识蒸馏？5.3 知识蒸馏基本框架

1 什么是深度学习对抗样本

Christian Szegedy等人在ICLR2014发表的论文中，他们提出了对抗样本（Adversarial examples）的概念，即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成的输入样本，受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出一个错误的输出。在他们的论文中，他们发现包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在内的深度学习模型对于对抗样本都具有极高的脆弱性。他们的研究提到，很多情况下，在训练集的不同子集上训练得到的具有不同结构的模型都会对相同的对抗样本实现误分，这意味着对抗样本成为了训练算法的一个盲点。Anh Nguyen等人在CVPR2015上发表的论文中，他们发现面对一些人类完全无法识别的样本（论文中称为Fooling Examples），可是深度学习模型会以高置信度将它们进行分类。这些研究的提出，迅速抓住了

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