本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认识。
深度神经网络鲁棒性评估方法-夏志豪原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/04/03/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e9%b2%81%e6%a3%92%e6%80%a7%e8%af%84%e4%bc%b0%e6%96%b9%e6%b3%95/
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本报告介绍了深度学习后门攻击及其检测的基本概念、类型划分等背景知识，对2种基于主动策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。
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