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    仅花费60美元就能破坏0.01%数据集,AI模型性能显著降低

    机器之心报道 编辑:袁铭怿 网络规模的数据集很容易受到低成本的投毒攻击,这种攻击只需要一小部分被破坏的样本就可以使整个模型中毒。 用于训练深度学习模型的数据集已经从数千个精心策划的示例增长到具有数十亿个从互联网自动爬取样本的网络规模数据集。在这种规模下,通过人力管理来确保每个示例的质量是不可行的。到目前为止,这种数量高于质量的权衡是可以接受的,一方面是因为现代神经网络对大量标签噪声具有很强的适应力,另一方面是因为对噪声数据的训练甚至可以提高模型在非分布数据上的效用。 虽然大型深度学习模型对随机噪声具有一定

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