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对输入的样本大小有要求。比如常见的224x224，或者自定义的大小。而且，这些尺寸是可枚举的可穷尽的，这就为黑盒尝试提供了可能。一般在样本进入模型前，都会对样本进行预处理，最基本的就是将样本resize到模型需要的大小。 样本缩小，必然会丢失信息。如果，样本缩小的时
机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
件操作沙箱检测到样本运行后，在C盘下释放和创建多个恶意文件以及计划任务实现各个功能。网络操作沙箱检测到样本运行后，会扫描网络上的139和445端口，以便实现传播和感染。进程控制沙箱检测到样本运行后，通过释放文件创建进程的方式来启动各个恶意的功能模块。高阶分析样本执行流程图如下：处
2范数，表示向量元素的平方和再开方。在对抗样本中，L2范数通常指的是对抗样本相对原始图片，所修改像素的变化量的平方和再开方。4. 无穷范数无穷范数也被记作Linf，主要用于度量向量元素的最大值。在对抗样本中，Linf范数通常指的是对抗样本相对原始图片，所修改像素的变化量绝对值的最大值。
用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。主动学习能够选择性地获取知识，通过较少的训练样本获得高性能的模型，最常用的策略是通过不确定性准则和差异性准则选取有效的样本。（3）演化学习演化学习基于演化算法提供的优化工具设计机器学习算法，针对机
可以应用于不同的基于距离的机器学习任务。对于有监督的序列表示学习，我们展示了用各种度量学习损失训练的 TAP 以更快的推理速度实现了具有竞争力的性能。对于小样本动作分类，我们将 TAP 作为基于度量学习的episode训练范式中的距离度量。这种简单的策略取得了与最先进的小样本动作识别方法接近
何假设检验，它们都遵循如下图所示的流程： 做两个假设：一般如果假设对象是两组样本的话，都会假设这两组样本均值相等（T检验的假设），方差满足齐次性（F检验的假设）等。而另一个假设其实就是两组样本均值不相等（T检验的假设），方差不满足齐次性（F检验的假设）等，其实这两个假设就是
2.8 PaddlePaddlePaddlePaddle是百度提供的开源深度学习框架，它能够让开发者和企业安全、快速地实现自己的AI想法。PaddlePaddle最简化的安装可以直接使用PIP工具：pip install paddlepaddle如果有特殊需求希望指定版本进行安装，可以使用参数：pip
2.9 AdvBoxAdvBox是一款由百度安全实验室研发，在百度大范围使用的AI模型安全工具箱，目前原生支持PaddlePaddle、PyTorch、Caffe2、MxNet、Keras以及TensorFlow平台，便于广大开发者和安全工程师使用自己熟悉的框架。AdvBox同时
每个x都有d个属性描述（每只猫可以由：颜色+眼睛色彩+铃铛等属性区分），d是维数 x是样本空间的一个向量 从数据中学习得的模型称为“学习”或者“训练” 每一个样本（每一张猫的照片）称为一个“训练样本”，训练样本的集合 为“训练集” 潜在的规律称为“假设”，也称为“真相”、“真实”，学习过程就是不断
据异常的特征，可以将异常分为以下三类：点异常、上下文异常、集合异常。异常检测的训练样本都是非异常样本，假设这些样本的特征服从高斯分布，在此基础上估计出一个概率模型，用该模型估计待测样本属于非异常样本的可能性。异常检测步骤包括数据准备、数据分组、异常评估、异常输出等步骤。使用某新闻
中可使用“平均法”将这k个样本的标记平均值作为预测结果；还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。 KNN和之前介绍的监督学习算法有一个很大的不同，它没有前期的训练过程，是一种“懒惰学习”的算法，只有收到测试样本后，再和训练样本进行比较处理。 初学者容易把
不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和其他一些技巧(tricks)。 学习得到“最好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。参考资料：[1]Dongyang Li, Yan Wang, Bin Xu , Wenjiang
若物品为正样本, 输出应尽可能接近 1 , 负样本则输出尽可能接近 0 。 采用的 Loss 最常见的就是 BCELoss（Binary Cross Entropy Loss）。 （2）Pair wise (mode = 1) 思想：用户对正样本感兴趣的程度应该大于负样本。 对于一个召回模型：
3.4 PyTorchPyTorch是torch的Python版本，是由Facebook开源的神经网络框架。PyTorch虽然是深度学习框架中的后起之秀，但是发展极其迅猛。PyTorch提供了NumPy风格的Tensor操作，熟悉NumPy操作的用户非常容易上手。我们以解决经典的
多维缩放中最关键的是要求低维空间中的样本距离尽可能与原始空间中样本距离保持一致。 假设给定N个样本，表示原始空间中的距离矩阵，其中第i行第j列的元素dij表示第i个实例和第j个实例之间的距离，目标是获得d’维空间中样本表示，且任意两个样本在d’维空间中的距离等于在原始空间中的距离，即--
3.2 TensorFlowTensorFlow是被工业界和学术界使用最广泛的深度学习框架之一。我们以解决经典的手写数字识别的问题为例，介绍TensorFlow的基本使用方法，代码路径为：https://github.com/duoergun0729/adversarial_ex
2.5 TensorFlowTensorFlow是谷歌的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor意味着N维数组，Flow意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为Tensor从流图的一端流动到另一端的计算过程。所以也可以把TensorFlow当作将复
2.7 PyTorchPyTorch是由Facebook 的AI研究团队发布的一个基于Python的科学计算包，旨在服务两类场合：替代Numpy发挥GPU潜能。一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台。PyTorch的安装方式很有特色，登录PyTorch的主页https://pytorch
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