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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回归问题使用哪些指标？
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异常检测的常见使用场景有哪些？
异常检测是一种用于识别数据中不符合预期行为的异常模式或离群值的技术。这种情况可能发生在各个领域，并且对维护系统的完整性和性能至关重要。异常检测的主要应用案例包括欺诈检测、监控复杂系统和维持数据质量。通过识别异常，组织可以采取及时的措施，以防