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 )
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 。
【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？】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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