adversarial-vulnerability

本文证明深度神经网络对参数的最小符号位翻转具有灾难性脆弱性，提出了DNL和1P-DNL方法，无需数据或优化即可识别关键脆弱参数。这种脆弱性跨越多个领域，包括图像分类、目标检测、实例分割和语言模型，对模型安全具有实际意义。