Při tréninku protivníka jsou trénovací data rozšířena o „protivníky“vzorky generované pomocí algoritmu útoku Pokud útočník používá podobný algoritmus útoku ke generování příkladů protivníka, trénovaný protivník síť může být vůči útoku poměrně odolná.
Jak funguje učení protivníků?
Adversarial machine learning je technika strojového učení, která se pokouší oklamat modely poskytováním klamných vstupů. … Většina technik strojového učení byla navržena tak, aby fungovala na konkrétních sadách problémů, ve kterých jsou trénovací a testovací data generována ze stejné statistické distribuce (IID).
Jak fungují příklady protivníka?
Nepříznivými příklady jsou vstupy do modelů strojového učení, které útočník úmyslně navrhl, aby způsobil, že model udělá chybu; jsou jako optické iluze pro stroje.… Vstup protivníka překrytý na typickém obrázku může způsobit, že klasifikátor nesprávně kategorizuje pandu jako gibona.
Co je trénink protivníka v hlubokém učení?
Útok protivníka může zahrnovat předložení modelu strojového učení s nepřesnými nebo zkreslujícími údaji při jeho trénování nebo zavedení škodlivě navržených dat s cílem oklamat již vyškolený model k chybám.
Co je trénink sebeprotivníků?
K dalšímu posílení obranyschopnosti je navrhován trénink protivníka s vlastním dohledem, který maximalizuje vzájemnou informaci mezi reprezentacemi původních příkladů a odpovídajícími příklady protivníka.
