2020年4月12日

《ENSEMBLE ADVERSARIAL TRAINING: ATTACKS AND DEFENSES》 _论文学习报告

摘要：《ENSEMBLE ADVERSARIAL TRAINING: ATTACKS AND DEFENSES》论文学习报告组员：裴建新赖妍菱周子玉 2020-04-12 1 引言机器学习(ML)模型往往容易受到敌对示例的攻击，恶意干扰输入，旨在在测试时误导模型。对抗性训练(Szegedy et 阅读全文

posted @ 2020-04-12 23:11 第2小组周子玉阅读(2523) 评论(1) 推荐(0) 编辑


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