前言:好久不见了,最近一直瞎忙活,博客好久都没有更新了,表示道歉.希望大家在新的一年中工作顺利,学业进步,共勉! 今天我们介绍深度神经网络的缺点:无论模型有多深,无论是卷积还是RNN,都有的问题:以图像为例,我们人为的加一些东西,然后会急剧的降低网络的分类正确率.比如下图: 在生成对抗样本之后,分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗,下面的一幅图,是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东西,但是对分类器来说,这个东西可能很重要,这样分类器就会去调节它,这就导致分类器以百分之百的置信…