对自动驾驶汽车的调研
今天给大家分享自动驾驶的对抗样本问题，其中也会对对自动驾驶汽车的调研的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
一文读懂对抗学习!5千字精炼提干
1、对抗防御主要通过对抗训练实现。对抗训练在模型训练过程中生成对抗样本，通过最小化损失函数以提升模型的鲁棒性。这一方法旨在增强模型对对抗样本的防御能力，提高其在实际应用中的可靠性。对抗学习的应用广泛，涉及图像识别、人脸识别、目标检测、验证码生成、音频和文本识别等多个领域。
综述:广义的分布外检测(异常检测、开集识别、OOD检测)
异常检测（Anomaly Detection，AD）、新类检测（Novelty Detection）、开集识别（Open Set Recognition，OSR）和离群检测（Outlier Detection，OD）在动机和方法上与分布外检测紧密相关，但它们各自定义和问题设定不同，经常使读者和实践者感到困惑。
异常检测目的在于在测试阶段检测异常的样本，“异常”指的是偏离预定义的“正常”。这种偏离可能是协变量漂移或是语义漂移导致的。
OOD检测，或开集识别，是深度学习系统可靠性的重要议题。早期工作多侧重于粗粒度场景，忽视了细粒度环境中的挑战。在细粒度环境中，未知样本可能与已知样本在视觉和语义上高度相似，这使得识别细粒度未知样本变得困难。
自监督学习部分，论文涵盖了自监督表示学习的多种创新，如构建更好的对比视图、层级对比性选择编码、利用局部和全局表示的自监督学习策略等。此外，论文还涉及模型校准、异常检测、人脸伪造检测、神经网络剪枝、以及面向零样本学习的元知识传输等主题。
输入数据是否“有效”，是在实践中部署模型的一个需要特别注意的问题，有时这被称为越界（Out of Distribution，下文简称OoD）问题。有时也被称为 模型错误指定 或 异常检测 。 OoD检测的适用范围并不限于强化学习系统。例如，我们希望构建一个监控患者生命体征的系统，并在出现问题时提醒我们，而不必做所有病理检查。
如何对人工智能系统进行测试|要点,方法及流程
1、测试流程通常包括需求分析、测试环境准备、数据准备与验证、测试执行及分析等环节。需求分析阶段需明确测试对象、范围、方法和工具，尤其在人工智能系统中，需考虑测试的准则与风险。测试环境需具备高效处理大量数据的能力，并能快速部署与更新。
2、在测试流程上，人工智能系统的测试遵循生命周期，包括需求分析、环境准备、数据准备与验证、测试执行和上线后的监控。需求分析阶段需要明确测试对象、范围和方法，尤其在人工智能系统中，需考虑测试通过准则的制定，这需要算法开发、测试和系统运营人员的共同讨论。
3、确保人工智能系统的稳定性和性能，测试工作至关重要。这个过程包括了离线和在线两大部分：离线测试是对模型功能和性能的深入探究，而在线测试则聚焦于实时数据环境下的动态性能评估。
4、A/B测试的流程 选定业务场景：明确具体的业务应用场景，如推荐系统、自然语言处理任务等，确保场景具有明确目标和可度量结果。确定对比方案：设计待比较的模型版本，包括控制组和变体模型，并明确模型差异，如参数、算法或训练数据的不同。
5、确定数据集作为测试样本，随机分配实验流量，确保实验组与对照组样本量足够，以获得统计显著性。定义对比指标 选择合适的性能指标，如精度、召回率、平均绝对误差等，全面评估模型在业务场景中的表现。测试执行与数据分析 在生产环境部署模型版本，监控系统运行，收集数据进行分析，***用假设检验确定模型差异。
6、了解人工智能 对人工智能的理解： 人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学（定义）。
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