文章目录

  • 1 概述
  • 2 对抗样本
  • 3 对抗网络

1 概述

所谓对抗 样本是指将实际样本略加扰动而构造出的合成样本,对该样本,分类器非常容易将其类别判错,这意味着光滑性假设(相似的样本应该以很高的概率被判为同一类别)某种程度上被推翻了。

2 对抗样本


正如图1右边展示的那样,当对熊猫数据加上一定的噪声,深度模型以99.3%的置信度将熊猫识别为长臂猿;这就是对抗样本和对抗网络的由来,

为了解决这个问题,深度对抗网络被进一步提出来;同时对抗样本也促进了对抗网络的发展;

3 对抗网络

面对对抗样本的问题,提出了对抗网络的思路。(2014年,对抗网络应用于图像生成)

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