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#今日论文推荐# Fisher信息量在对抗样本中的应用

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对抗样本对深度学习模型产生对抗行为的内部机理一直是一个研究热点，只有更好的理解其运作机理才能更好的对对抗攻击产生更有效的防御策略。最近几年有研究者通过利用数理统计中 Fisher 信息量的这一个数学工具去挖掘深度学习模型对抗行为的深层原因，并基于此提出了相应防御方法。本文主要是总结归纳最近几年 Fisher 信息量在对抗样本研究中的应用，并从中选出了三篇相关代表作进行解析。

论文题目：Inspecting adversarial examples using the fisher information.
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/627dc7457cb68b460fb6d620?download=falseicon-default.png?t=M4ADhttps://www.aminer.cn/research_report/627dc7457cb68b460fb6d620?download=false
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs

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