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【24h】

Generalizable Data-Free Objective for Crafting Universal Adversarial Perturbations

机译:制定通用对抗性扰动的通用数据无物镜

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摘要

Machine learning models are susceptible to adversarial perturbations: small changes to input that can cause large changes in output. It is also demonstrated that there exist input-agnostic perturbations, called universal adversarial perturbations, which c
机译:机器学习模型容易受到对抗性干扰:输入的微小变化会导致输出的巨大变化。还证明存在与输入无关的扰动,称为通用对抗扰动,其中

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