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Jul, 2018
利普希茨常数作为对抗性样本防御的局限性
Limitations of the Lipschitz constant as a defense against adversarial examples
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Todd Huster, Cho-Yu Jason Chiang, Ritu Chadha
TL;DR
研究了使用Lipschitz常数限制神经网络对抗性示例的易感性的最近方法，分析了计算Lipschitz常数的最新方法，指出了目前计算方法存在理论和实践的限制，并认为解决这个问题是一条可行的未来研究方向，以实现认证的对抗防御。
Abstract
Several recent papers have discussed utilizing
lipschitz constants
to limit the susceptibility of
neural networks
to
adversarial examples
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