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《2024年 可添加量不受限的对抗样本》范文.docxVIP

《2024年 可添加量不受限的对抗样本》范文.docx

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    《可添加量不受限的对抗样本》篇一

    一、引言

    在深度学习和机器学习领域，对抗样本（AdversarialSamples）是一个日益受到关注的研究领域。这些样本经过精心设计，可以误导机器学习模型做出错误的预测，甚至对模型的性能产生严重影响。随着技术的进步，可添加量不受限的对抗样本成为了研究的热点。本文将深入探讨可添加量不受限的对抗样本的构建、影响及防御策略。

    二、可添加量不受限的对抗样本构建

    1.背景和动机

    在深度学习中，模型的预测依赖于输入数据的特征。通过微小的扰动或修改数据特征，我们可以构建出对抗样本，使模型产生错误的预测。传统的对抗样本生成方法往往在特定限制下进行，如只允许在图像的某些特

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