对The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings理解

The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings理解 对抗设置中深度学习的局限性 摘要 - 深度学习利用大型数据集和计算上有效的训练算法，在各种机器学习任务中胜过其他方法。然而，深度神经网络训练阶段的不完善使得它们容易受到对抗样本的攻击：由对手制造的输入旨在导致深度神经网络错误分类。在这项工作中，我们将对手的空间形式化为深度神经网络（

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