Bao nhiêu vấn đề là tiếng ồn trắng đối với việc sử dụng DNN trong thế giới thực?

Tôi đọc được rằng các mạng lưới thần kinh sâu có thể dễ bị đánh lừa ( liên kết ) để có độ tin cậy cao trong việc nhận dạng các hình ảnh tổng hợp / nhân tạo hoàn toàn (hoặc ít nhất là chủ yếu) ra khỏi chủ đề tự tin.

Cá nhân tôi thực sự không thấy vấn đề lớn với DNN khi độ tin cậy cao đối với những hình ảnh tổng hợp / nhân tạo đó nhưng tôi nghĩ rằng độ tin cậy cao đối với nhiễu trắng ( liên kết ) có thể là một vấn đề vì đây là hiện tượng thực sự tự nhiên mà máy ảnh có thể nhìn thấy trong thế giới thực.

Bao nhiêu vấn đề là tiếng ồn trắng đối với việc sử dụng DNN trong thế giới thực? Bằng cách nào đó có thể được phát hiện dương tính giả từ tiếng ồn đơn giản?

Tiếng ồn trắng đánh lừa DNN không thực sự là tiếng ồn trắng. Nó đã được thay đổi theo cách tương tự như các hình ảnh phân loại sai đã được thay đổi. Bạn phải thay đổi nhiều pixel đầu vào theo cách chính xác như vậy, rằng những thay đổi nhỏ này không thể nhận biết được, nhưng được truyền qua mạng cộng với việc phân loại sai. Điều này sẽ không xảy ra một cách tình cờ.