对抗性的例子生成ADVERSARIAL EXAMPLE GENERATION
如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。研究不断推动ML模型更快、更准确、更高效。然而，设计和训练模型的一个经常被忽视的方面是安全性和健壮性，特别是在面对希望愚弄模型的对手时。 本教程将提高您对ML模型的安全漏洞的认识，并将深入了解对抗性机器学习的热门话题。 大家可能会惊讶地发现，在图像中添加不可察觉的扰动会导致截然不同的模型性能。鉴于这是一个教程，我们将通过图像分类器上的
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