轻微的街道标志修改可以欺骗机器学习算法

这篇文章强调了机器学习模型的脆弱性，特别是它们对对抗性攻击的敏感性。这表明当前的模型不够强大，可以通过对输入数据进行细微的更改来轻松操纵。这对于自动驾驶汽车等现实世界的应用具有影响，在这些应用中，准确的物体识别至关重要。

• •机器学习模型容易受到对抗性攻击。
• •对输入数据进行细微修改可能导致错误的分类。
• •这给依赖准确物体识别的现实世界应用带来了风险。