通俗解释
沿损失梯度的符号方向给图片加极小扰动，模型就会高置信度地误判。作者认为根源是模型的高维线性行为，并提出对抗训练作为防御。
用在哪里：自动驾驶、人脸识别的鲁棒性测试
01原始论文
Explaining and Harnessing Adversarial Examples
Ian J. Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy · 2014
arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
adversarial-examples)