百分点认知智能尝试室出品：智能问答中的反抗进攻及防止计策
发布时间：2020-04-28 23:01:52 所属栏目：创业 来源：百分点
导读：深度进修模子应用普及，但其自身有必然的懦弱性，即模子输入的细小窜改，在不影响人判定的环境下，也许使模子的输出堕落，这个进程被称为对模子的反抗进攻。针对反抗进攻的研究，早期齐集在图像规模，近几年，文本事域也逐渐增多。2019年，百分点从营业现实
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上式表达的意思即，对样本x插手的扰动radv是可以使得猜测为分类y的丧失最大，radv的界说如下：  在详细实习时采纳的丧失，是原始丧失与反抗丧失的组合。尝试表白，行使FGM实习的模子和没有行使的模子对比，验证集的宏F1值能有约0.5~1个百分点的晋升。 5.5 各类要领的结果 总结上面提到的几种要领，在该使命上的结果如下表： 要领 结果 数据加强 ↑ 1.5%~2% 智能纠错 ↑ 2%~3% Focal Loss ↑ 0.5% Fast Gradient Method ↑ 0.5%~1% （编辑：湖南网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
