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张小明 2026/1/10 7:02:20
北京知名网站推广,公司介绍网站平台搭建设计论文,免费的素材库,印度软件外包产业对抗样本:从原理到防御的全面解析 1. 训练数据的挑战 在处理图像数据时,即使是同一类别的图像,当拍摄角度稍有变化,它们之间的差异也可能很大。以一个包含100,000个300300的RGB图像的训练集为例,我们需要处理270,000个维度的数据。当考虑所有可能的图像(而非实际观察到…对抗样本:从原理到防御的全面解析1. 训练数据的挑战在处理图像数据时,即使是同一类别的图像,当拍摄角度稍有变化,它们之间的差异也可能很大。以一个包含100,000个300×300的RGB图像的训练集为例,我们需要处理270,000个维度的数据。当考虑所有可能的图像(而非实际观察到的图像)时,每个维度的像素值相互独立,因为我们可以通过假设的256面骰子投掷270,000次来生成有效的图像。在8位色彩空间中,理论上我们有256^270,000个示例(这是一个长达650,225位的数字)。要覆盖这个空间的1%,就需要大量的示例。实际上,我们的训练集往往比这稀疏得多。因此,我们需要算法利用相对有限的数据进行训练,并能够推断到它们从未见过的区域。通常认为,拥有100,000个示例是深度学习算法开始发挥作用的最低数量。算法需要进行有意义的泛化,即能够在未见过示例的空间中进行合理的填充。计算机视觉算法之所以有效,是因为它们能够对大量缺失的概率进行合理猜测,但这也是它们最大的弱点。2. 对抗样本的思考方式有两种思考对抗样本的方式,一种是从机器学习分类的训练原理出发,另一种是通过类比。从训练原理来看,机器学习分类网络通常有上千万个参数。在训练过程中,我们会更新部分参数,使分类结果与训练集中的标签匹配。随机梯度下降(SGD)可以帮助我们找到合适的参数更新。假设我们有一个可学习的分类函数fθ(x)(如深度神经网络DNN),由参数θ控制,输入x(如图像)并输出分类结果ŷ。在训练时,我们将ŷ与真实标签y进行比较,得到损失L。然后更新fθ(x)的参数,使损失最小化。相关公式如下:- 公式10.1:
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