In teenstrydige opleiding word die opleidingsdata aangevul deur "teenstandige" monsters wat gegenereer word deur gebruik te maak van 'n aanvalalgoritme As die aanvaller 'n soortgelyke aanvalalgoritme gebruik om teenstandige voorbeelde te genereer, sal die teenstander-opgeleide netwerk kan redelik sterk wees vir die aanval.
Hoe werk teenstandige leer?
Teenstandige masjienleer is 'n masjienleertegniek wat poog om modelle te flous deur misleidende insette te lewer. … Die meeste masjienleertegnieke is ontwerp om te werk op spesifieke probleemstelle waarin die opleiding- en toetsdata gegenereer word vanaf dieselfde statistiese verspreiding (IID).
Hoe werk teenstrydige voorbeelde?
Teenstandige voorbeelde is insette tot masjienleermodelle wat 'n aanvaller doelbewus ontwerp het om die model 'n fout te maak; hulle is soos optiese illusies vir masjiene.… 'n Teenstrydige inset, oorgelê op 'n tipiese beeld, kan veroorsaak dat 'n klassifiseerder 'n panda as 'n gibbon verkeerd kategoriseer.
Wat is teenstanderlike opleiding in diep leer?
'n Teenstandige aanval kan behels dat 'n masjienleermodel aangebied word met onakkurate of wanvoorstelling data soos dit opgelei word, of die bekendstelling van kwaadwillig ontwerpte data om 'n reeds opgeleide model te mislei om foute te maak.
Wat is self-teenstandige opleiding?
Om die verdedigingsvermoë verder te versterk, word self-toesig teenstandersopleiding voorgestel, wat maksimeer die wedersydse inligting tussen die voorstellings van oorspronklike voorbeelde en die ooreenstemmende teenstanderlike voorbeelde.
