神经网络容易受到对抗样本的攻击可能是因为神经网络在对高维数据进行决策时容易受到不相关特征的影响，并忽略微小变化。此外，神经网络使用梯度下降算法来调整参数，攻击者可以通过最小化扰动量来优化，以便针对原始样本生成恶意对抗样本。
为什么神经网络容易受到对抗样本的攻击？
我对神经网络的了解有限，但据我的了解，神经网络是一种拟合数据模型的机器学习工具，通常使用梯度下降算法来调整参数以最小化误差。然而，研究表明，通过将微小的扰动添加到输入样本中，可以导致神经网络对输出的错误分类。这些扰动可以通过最小化扰动量来优化，使攻击者能够以极大的准确性针对原始样本生成恶意对抗样本。这可能是由于神经网络在对高维数据进行决策时容易受到不相关特征的影响，并忽略微小变化的原因之一。
提问时间：2023-08-19 14:32:35
编辑时间：2023-08-19 14:32:37
提问者：
Neon_Ninja
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10回答时间：2023-08-19 14:32:40
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