《表1 图片分类结果对比：基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究》

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《基于深度学习的图像识别问题中对抗样本的研究》

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这样，我们糊弄了Inception模型，让它相信一张猴子的图像展示的是一个书架。只是添加了一些“特定的”噪声就导致了这个误分类。注意，上面展示的噪声是被放大数倍的。实际上，噪声只在输入图像每个像素颜色强度的最多1.2%范围内调整图像（假定噪声界限像上面的函数一样设置为3.0）。由于噪声很弱，人类观察不到，但它导致Inception模型完全误分类的输入图像。