当图像识别模型也“眼瞎”：对抗性攻击与防御的攻防迷局 想象一下，你辛辛苦苦训练出一个图像识别模型，它能像鹰眼一样精准地识别猫猫狗狗，区分跑车和卡车。你满心欢喜，觉得终于可以解放双手，让模型去处理繁琐的图像分类工作了。然而，现实可能会给你当头一棒：一个精心设计的、肉眼几乎无法察觉的“小动作”，就能让你的模型瞬间“眼瞎”，把猫咪识别成烤面包机，把跑车认成消防栓。 这就是对抗性攻击，一个让图像识别模型闻风丧胆的“暗黑魔法”。 什么是对抗性攻击？简单来说，就是通过对原始图像进行微小的、难以察觉的扰动，来欺骗图像识别模型，使其产生错误的分类结果。 就像你给一个视力很好的人戴上一副特制的眼镜，让他看到的图像出现扭曲，从而做出错误的判断。 你可能会问，这些扰动到底有多小？小到你几乎无法用肉眼分辨原始图像和被攻击后的图像之间的区别。这就是对抗性攻击最令人头疼的地方：它悄无声息，却威力巨大。 为什么对抗性攻击如此有效？ 要理解这个问题，我们需要稍微了解一下图像识别模型的工作原理。现在的图像识别模型，大多是基于深度学习的卷积神经网络。这些网络通过学习大量的图像数据，来提取图像的特征，并根据这些特征进行分类 …
贝叶斯深度学习：不确定性量化与模型鲁棒性
贝叶斯深度学习：让AI也学会“拿不准” 想象一下，你跟一个刚认识的朋友聊天，你问他：“你觉得明天会下雨吗？” 如果他信誓旦旦地说：“肯定不会下！我昨天查了天气预报，绝对晴空万里！” 这时候你可能会觉得，嗯，这人挺自信，但万一明天真的下雨了，他是不是会很尴尬？ 但如果他回答：“嗯…我觉得大概率不会下吧，毕竟最近都是晴天，但天气这事儿谁也说不准，带把伞以防万一总是好的。” 你是不是会觉得，这人靠谱，考虑得周全，即便预测错了，也不会让你觉得太离谱。 人工智能也一样。传统的深度学习模型就像那个过于自信的朋友，它们往往给出确定的预测结果，却无法告诉你这个结果有多可靠。而贝叶斯深度学习，就是让AI也学会像那个靠谱的朋友一样，学会表达自己的“不确定性”。 为什么我们需要AI的“不确定性”？ 深度学习模型在很多领域都取得了惊人的成就，比如图像识别、自然语言处理等等。但它们也存在一个致命的弱点：过度自信。当模型遇到训练数据中没见过的情况时，往往会给出错误的预测，而且还自信满满，让人防不胜防。 举个例子，自动驾驶汽车的识别系统，如果遇到一个被涂鸦遮挡的路标，传统的深度学习模型可能会将其误判为其他路标，并自 …