关于 Adversarial Robustness - Theory and Practiceh
adversarial-ml-tutorial.org 是一份交互式教程，它探讨了对抗性机器学习 (ML) 的概念。该教程旨在使 ML 从业者和研究人员对对抗性 ML 有一个全面的了解。
该教程涵盖以下主题：
- 对抗性 ML 基础知识： 了解对抗样本及其产生机制。
- 对抗样本的防御： 探索检测和缓解对抗性 ML 攻击的技术。
- 生成对抗网络 (GAN)： 深入研究 GAN 的架构和训练过程。
- 对抗学习： 了解在训练过程中使用对抗性样本提高 ML 模型鲁棒性的技术。
- 对抗性 ML 的应用： 探讨对抗性 ML 在计算机视觉、自然语言处理和安全中的应用。
该教程使用交互式代码示例和可视化效果，易于理解。它还提供了有关对抗性 ML 主题的额外资源和进一步阅读的链接。
该教程是希望了解对抗性 ML 并在其工作中实施它的 ML 从业者的宝贵资源。它提供了深入的见解，使读者能够充分利用对抗性 ML 的优势，同时减轻其风险。