SFFAI 73 | 图像分类专题《付祈安：评估图像分类任务中的对抗鲁棒性》 发表于 2020-08-16 分类于 🌙进阶学习 ， ⭐讲座 阅读次数： Valine： 本文字数： 294 阅读时长 ≈ 1 分钟关注微信公众号：【人工智能前沿讲习】，回复【SFFAI73】获取讲者PPT资料，入交流群，推荐论文下载。图像分类是使用计算机视觉和机器学习算法从图像中抽取意义的任务。这个操作可以为一张图像分配一个标签，或者也可以解释图像的内容并且返回一个人类可读的句子。但基于深度神经网络模型的图像分类方法有可能会收到对抗样本的干扰，由于图片上的难以察觉的扰动而产生错误的分类结果。本期论坛我们邀请到了来自清华大学的付祈安同学，分享他开发的对鲁棒性进行基准测试的平台 RealSafe，对此类问题进行评估。参考资料https://www.bilibili.com/video/BV19i4y1g7KY/