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6ES7 214-1AD23-0XB8

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6ES7 214-1AD23-0XB8自动驾驶是未来智能交通的发展方向,但在其性获得完全检验之前,人们还难以信任这种复杂的技术。虽然许多车企、科技公司已经在这一领域进行了许多实验,但对抗样本技术对于自动驾驶仍然是一个巨大的挑战。几个攻击实例:对抗攻击下的图片中的行人在模型的面前隐身,对抗样本使得模型“无视”路障;利用 AI 对抗样本生成特定图像并进行干扰时,特斯拉的 Autopilot 系统输出了「错误」的识别结果,导致车辆雨刷启动;在道路的特定位置贴上若干个对抗样本贴纸,可以让处在自动驾驶模式的汽车并入反向车道;在Autopilot 系统中,通过游戏手柄对车辆行驶方向进行控制;对抗样本使得行人对于机器学习模型“隐身”。

自学也能成才

自监督学习

深度学习需要干净的标记数据,这对于许多应用程序来说很难获得。注释大量数据需要大量的人力劳动,这是耗时且昂贵的。此外,数据分布在现实中一直在变化,这意味着模型不断地根据不断变化的数据进行训练。自监督方法通过使用大量原始未标记数据来训练模型来解决其中的一些挑战。在这种情况下,监督是由数据本身(不是人工注释)提供的,目标是完成一个间接任务。间接任务通常是启发式的(例如,旋转预测),其中输 入和输出都来自未标记的数据。定义间接任务的目标是使模型能够学习相关特征,这些特征稍后可用于下游任务(通常有一些注释可用)。

6ES7 214-1AD23-0XB8

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