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1 概述

所谓对抗 样本是指将实际样本略加扰动而构造出的合成样本，对该样本，分类器非常容易将其类别判错，这意味着光滑性假设(相似的样本应该以很高的概率被判为同一类别)某种程度上被推翻了。

2 对抗样本

正如图1右边展示的那样，当对熊猫数据加上一定的噪声，深度模型以99.3%的置信度将熊猫识别为长臂猿；这就是对抗样本和对抗网络的由来，

为了解决这个问题，深度对抗网络被进一步提出来；同时对抗样本也促进了对抗网络的发展；

3 对抗网络

面对对抗样本的问题，提出了对抗网络的思路。（，对抗网络应用于图像生成）