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对抗样本（adversarialexamples）这一概念在Szegedyetal.(2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。现如今，deepneuralnetworks在很…
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。)。平时只是阅读论文，有很多知识意识不到，当你...
论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
1引言对抗样本（adversarialexamples）的概念当初是goodfellow为了证明神经网络由于在高维特征空间中具有线性特性，容易在高维特征空间中被误导这一现象而提出来的[1]。对抗样本的定义比较简单，是指给输入样本细微的扰动，最终导致神经网络输出非预期的效果。
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一…
文本也有攻防战：清华大学开源对抗样本必读论文列表.在自然语言处理领域，对抗样本的攻击与防御近来受到很多研究者的关注，我们希望构建更稳健的NLP模型。.在本文中，我们简要讨论了攻防的概念，并介绍了清华大学近日开源的NLP对抗样本攻防必读...
在自然语言处理领域，对抗样本的攻击与防御近来受到很多研究者的关注，我们希望构建更稳健的NLP模型。在本文中，我们简要讨论了攻防的概念，并介绍了清华大学近日开源的NLP对抗样本攻防必读论文列表。机器之…
综述论文：对抗攻击的12种攻击方法和15种防御方法.这篇文章首次展示了在对抗攻击领域的综合考察。.本文是为了比机器视觉更广泛的社区而写的，假设了读者只有基本的深度学习和图像处理知识。.不管怎样，这里也为感兴趣的读者讨论了有重要贡献的技术...
图2：3D打印的对抗样本。第2节里列举了机器视觉中关于对抗攻击的常用术语。第3节回顾了针对图片分类任务的对抗攻击。图3：单像素攻击。第4节单独介绍了在实际生活场景中对抗攻击的…
对抗样本（adversarialexamples）这一概念在Szegedyetal.(2014b)中被提出：对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。现如今，deepneuralnetworks在很…
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。
准备写一个论文学习专栏，先以对抗样本相关为主，后期可能会涉及到目标检测相关领域。内容不是纯翻译，包括自己的一些注解和总结，论文的结构、组织及相关描述，以及一些英语句子和相关工作的摘抄(可以用于相关领域论文的写作及扩展)。)。平时只是阅读论文，有很多知识意识不到，当你...
论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能…
1引言对抗样本（adversarialexamples）的概念当初是goodfellow为了证明神经网络由于在高维特征空间中具有线性特性，容易在高维特征空间中被误导这一现象而提出来的[1]。对抗样本的定义比较简单，是指给输入样本细微的扰动，最终导致神经网络输出非预期的效果。
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图2：3D打印的对抗样本。第2节里列举了机器视觉中关于对抗攻击的常用术语。第3节回顾了针对图片分类任务的对抗攻击。图3：单像素攻击。第4节单独介绍了在实际生活场景中对抗攻击的…
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