一、李进-广州大学-AI安全 1、信息系统安全三个属性：完整性、可用性、机密性 AI攻击主要考虑两方面工作：逃逸攻击、投毒攻击（数据中毒攻击）。...

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【总结】 当数值过大或者过小时会导致数值问题； 常发生在深度模型中，因为其会对n个数累乘。 合理的权重初始值和激活函数的选取可以提升数值稳定性。...

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【总结】 权重衰退通过L2正则项使得模型参数不会过大，从而控制模型复杂度。 正则项权重是控制模型复杂度的超参数。 丢弃法将一些输出项随机置0来控...

【总结】 训练数据集：训练模型参数； 验证数据集：选择模型超参数。 非大数据集上通常使用k-折交叉验证。 模型容量需要匹配数据复杂度，否则可能导...

【总结】 感知机是一个二分类的问题，是最早的AI模型之一。 它的求解算法等价于使用批量大小为1的梯度下降。 它不能拟合XOR函数，导致第一次AI...

一、损失函数 损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。 1、均方损失（L2 Loss） 横坐标应该是y-y'。蓝色曲线是：真实值y不变时，变...

【总结】 softmax是一个多类的分类问题。 使用softmax操作子得到每个类的预测置信度。 使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。 1、回归与...