对抗性推理增强.pptx

文档介绍：该【对抗性推理增强 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【33】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【对抗性推理增强 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,提高模型鲁棒性。,如数据增强、对抗性训练,防止模型过拟合对抗性样本。(GAN)或进化算法生成逼真的对抗性样本,增强模型的泛化能力。(FGSM)或投影梯度下降法(PGD)生成对抗性样本,这些方法通过最小化模型输出概率或最大化损失函数来扰动输入。,如深度神经网络(DNN)或增强学****RL),生成更复杂、更有效的对抗性样本。,将干净样本转换成对抗性样本,提高对抗性样本生成效率。,增强模型对对抗性扰动的鲁棒性。、CutMix等数据增强技术,生成混合样本,提高模型对不同类型对抗性扰动的泛化能力。,提高模型在现实世界对抗性攻击场景中的鲁棒性。,防止模型被对抗性扰动欺骗。、特征提取或元学****等技术,识别对抗性样本的特征。,如对抗性训练后的模型、对抗性训练数据增强或对抗性推理,保护模型免受对抗性攻击。,探索对抗性样本的性质和生成机制。、稳定性和可扩展性,为对抗性学****算法提供理论指导。,为对抗性学****的发展奠定基础。、医疗诊断等领域的应用,解决实际问题中的安全和鲁棒性挑战。,分析对抗性样本在现实环境中的生成和对抗机制。。,揭示其脆弱性。,使其对对抗性扰动更加稳定。,迫使其学****对对抗性输入具有鲁棒性。,增强其对对抗性扰动的抵抗力。,例如FGSM、PGD和CW攻击。。,而判别器学****区分生成样本和真实样本。,因为它们可以学****复杂的数据分布。变分自编码器(VAE)。。,因为它们可以学****捕获数据分布中的复杂关系。生成对抗网络(GAN)。,迫使智能体学****对对抗性干扰具有鲁棒性。。。,迫使模型学****对各种输入具有鲁棒性。,使其在现实世界应用中更加有效。