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METHOD AND DATA PROCESSING SYSTEM FOR MAKING MACHINE LEARNING MODEL MORE RESISTENT TO ADVERSARIAL EXAMPLES

机译:使得机器学习模型更具抗性的方法和数据处理系统

摘要

A method and data processing system for making a machine learning model more resistant to adversarial examples are provided. In the method, an input for a machine learning model is provided. A randomly generated mask is added to the input to produce a modified input. The modified input is provided to the machine learning model. The randomly generated mask negates the effect of a perturbation added to the input for causing the input to be an adversarial example. The method may be implemented using the data processing system.
机译:提供了一种用于使机器学习模型更耐对抗示例的方法和数据处理系统。在该方法中,提供了用于机器学习模型的输入。随机生成的掩码将添加到输入以产生修改的输入。修改后的输入提供给机器学习模型。随机生成的掩码消除了添加到输入的扰动的影响,该扰动使输入成为对抗示例。该方法可以使用数据处理系统来实现。

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