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基于有效路径提取的神经网络对抗防御

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3人评价 学习人数:200 难度:高级 设计师:方班
本报告首先展示了神经网络在有超能力的同时也面临着很多威胁,基于这样的背景提出了一种基于激活路径的不同来检测对抗样本的方法。然后分析了单一图像和多图像有效路径的提取方法,进而讲述了对抗性样本相似性分析的度量方法,接着提出了联合相似度作为模型防御指标,并展示评估结果。
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