谷歌新論文發(fā)現(xiàn)：對(duì)抗樣本也會(huì)騙人

雷鋒網(wǎng)按：雷鋒字幕組出品系列短視頻《 2 分鐘論文 》，帶大家用碎片時(shí)間閱覽前沿技術(shù)，了解 AI 領(lǐng)域的最新研究成果。

翻譯 | 于澤平   字幕 |  凡江   整理 |  吳璇

本期論文：對(duì)抗樣本同時(shí)騙過(guò)人類和計(jì)算機(jī)視覺(jué)

Adversarial Examples that Fool both Human and Computer Vision

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我們都知道，機(jī)器學(xué)習(xí)模型容易受到對(duì)抗樣本的影響。

比如，稍稍修改一點(diǎn)圖像，就會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型出現(xiàn)錯(cuò)誤，像是把校車認(rèn)成鴕鳥。

然而，人類是否容易出現(xiàn)類相似的錯(cuò)誤呢？

圖片加入干擾能讓貓看起來(lái)像狗

在這里，谷歌大腦的研究人員通過(guò)利用最近的技術(shù)創(chuàng)造了第一個(gè)欺騙人類的對(duì)抗樣本，這些技術(shù)將具有已知參數(shù)和體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型的對(duì)抗樣本，轉(zhuǎn)換為其他具有未知參數(shù)和體系結(jié)構(gòu)的模型，并且通過(guò)修改模型更加有效地匹配初始處理的人類視覺(jué)系統(tǒng)。

不同擾動(dòng)方式對(duì)圖片進(jìn)行處理

研究發(fā)現(xiàn)，在人類觀察時(shí)間有限的情況下，這些在計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型之間進(jìn)行重度遷移的對(duì)抗樣本，已經(jīng)干擾了人類對(duì)圖像的分類。

論文原址 https://arxiv.org/abs/1802.08195

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