匹敌

中心：深度进修模型安全简介：深度进修已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为进修到有效的深度模型，需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用，从而牺牲模型所有者的权益。另一方面，深度进修模型也容易受到匹敌样本或毒化数据的攻打。这严重降低了深度进修技术的准确性和可靠性。为此需进行深度进修模型安全研讨，保障模型的真实性和可靠性，以抵御各种攻打。该研讨还处…

前段时间，一档名为《燃烧吧！天才程序员》的竞赛类综艺让「程序员」这一群体成功破圈，也呈现了 AI 在解决实际问题的过程中面临的一些挑战，如数据集中存在匹敌样本、图象中存在噪声等。在本文中，CLS 战队（大赛头名团队）的优秀选手、奥比中光算法工程师埼玉详细解读了他们在竞赛中用到的解决方案。近日，由蚂蚁集团、清华大学等组织共同协办的首届「Inclusion|A-tech 科技精英赛」(以下简称 A-t…