|从多模态到泛化性，无监督学习如何成为人工智能的下一站？( 四 )

2026-01-23

当然，除了对抗训练外，也有很多别的防御方法。例如在预测前对图像先进行预处理，试图破坏甚至是去除对抗噪声。这种防御思路被称为基于预处理的防御，目前也有大量的学者在争论这种防御方式究竟是否有效。此外，基于检测类型的防御，即先通过异常检测，确定数据中是否为对抗样本，也是另一类重要的防御方法。
当然，尽管深度神经网络对对抗噪声不鲁棒，但其鲁棒性也并没有想象中那么糟糕。如果数据中只是添加一些随机噪声，一般并不会影响模型的结果。

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