走出数据集的限制性和完美条件的世界 ， 进入不那么有序的现实世界变得越来越重要 。 通过发现有效的策略来欺骗我们的图像识别模型 ， 我们就可以在它们被用于更恶意的目的之前对其进行屏蔽 。
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• 《解释和利用对抗性样本》（Explaining and Harnessing Adversarial Examples） ， Goodfellow 等人 。 该论文以比本文更严谨的数学方法禁烧了 FGSM ， 并对实验结果进行了深入分析 ， 讨论了 FGSM 的卢纶解释和启示 。
• 《建立抵抗对抗性攻击的深度学习模型》（Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks） ， Madry 等人 。 在 FGSM 的研究工作的基础上 ， 开发了一种更为复杂的对抗性样本生成方法 。
• 《 TensorFlow 教程：FGSM 的对抗性样本》（TensorFlow Tutorial: Adversarial Example with FGSM） 。 在 TensorFlow 中实现 FGSM 的代码教程 。

作者介绍：
Andre Ye ， Critiq 联合创始人 。 机器学习、计算机科学与数学爱好者 。
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