对抗性攻击通过对输入数据引入微妙的、通常难以察觉的变化来利用神经网络中的漏洞，导致模型做出错误的预测。例如，向图像添加噪声可以诱使分类器错误地识别对象。
常见的攻击方法包括快速梯度符号法 (FGSM) 和投影梯度下降法 (PGD)，它们迭代地干扰特定边界内的输入。这些攻击针对模型对输入变化的敏感性，暴露了其泛化能力的弱点。
防御对抗性攻击涉及对抗训练 (对扰动示例进行训练)，防御性蒸馏或使用强大的架构等技术。对抗鲁棒性在面部识别或自动驾驶汽车等安全敏感应用中至关重要。
你如何为神经网络预处理数据？
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计算机视觉与人类视觉相比如何？
图像识别AI通过分析视觉数据来识别物体、模式或特征。它使用卷积神经网络 (cnn) 分层提取特征，从边缘等基本元素到对象或场景等更复杂的结构。
在训练期间，AI模型学习使用大型数据集将特征与标签相关联。经过训练后，它通过应用学习的模式来处
什么是开源软件？
开源软件是指其源代码向公众开放的软件，使得任何人都可以查看、修改和分发该软件。这与专有软件形成对比，后者限制对其源代码的访问。开源模型鼓励协作开发，不同背景的开发者可以共同为软件的改进做出贡献。通过共享源代码，开源项目可以从社区反馈中受益，
联邦学习是如何工作的？
联邦学习是一种机器学习方法，允许在多个设备或服务器上训练模型，而无需集中聚合数据。与其在单一位置收集所有数据，不如在持有数据的设备上进行本地模型训练。每个设备处理数据，仅将模型更新——如权重和梯度——发送回中央服务器。然后，服务器对这些更新