03-对抗样本攻击_对抗样本攻击成功率怎么算

对抗样本攻击

Github：https://github.com/Gary11111/03-GAN

研究背景

尽管深度学习在很多计算机视觉领域的任务上表现出色，Szegedy第一次发现了深度神经网络在图像分类领域存在有意思的弱点。他们证明尽管有很高的正确率，现代深度网络是非常容易受到对抗样本的攻击的。这些对抗样本仅有很轻微的扰动，以至于人类视觉系统无法察觉这种扰动（图片看起来几乎一样）。这样的攻击会导致神经网络完全改变它对图片的分类。此外，同样的图片扰动可以欺骗好多网络分类器。

对抗样本涉及到的评估标准

使用一个具体的例子来说明三个指标

假如某个班级有男生 80 人, 女生20人, 共计 100 人. 目标是找出所有女生. 现在某人挑选出 50 个人, 其中 20 是女生, 另外还错误的把 30 个男生也当作女生挑选出来了. 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作

• 准确率(accuracy)

  对于给定的策树数据集，分类器正确分类样本与总样本数之比。在开头的场景中，这个人把20个女生分类正确，50个男生分类正确所以

  $$acc=(20+50)/100=70$$

  如果只关注准确率会带来一个问题：假设我把所有人全部看作男生，这样我的准确率可以高达80%，然而这个算法显然是不合理的，因此需要引出recall和precision。

• TP, FN, FP, TN

  	相关 正类	无关 负类
  被检索到	TP: 正类判定为正类（50个女生中的20个女生）	FP：负类判定为正类 （抽取的50个人中的30个男生）
  未被检索到	FN: 正类判定为负类（假设有女生没被采样到，她被判定成了男生）	TN 负类判定为负类 （未被抽样的50个男生）

• 召回率(recall)

  $$R$$