论文翻译-Defending Against Universal Attacks Through Selective Feature Regeneration

CVPR2020-通过选择性特征再生防御通用攻击         有一段时间自己看的论文都没有把相应的翻译或者笔记整理成文档的形式了，虽然在PDF上会有一些标注，但是觉得还是成稿的形式会方便很长一段时间之后回过头继续看及时回顾起来。 摘要         深度神经网络(DNN)的预测已经被证明容易受到精心设计的对抗性扰动的影响。特别地是，向任何图像中添加图像不可知的扰动（即通用对抗扰动）都可以欺骗

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