1樓：
C,任意的較小雜訊表示可隨機從norm小於一定值的noise中選取,所以我們可以通過類似FGSM或者iterative least-likely class method或者targeted attack的方法去構造乙個norm較小的noise讓cnn分類錯誤或者分類到指定label上.
2樓：
這題目很不嚴謹啊
你可以問怎麼構造雜訊使其變為其他類別。
小雜訊是什麼，是norm（variance）小還是region小，分別怎麼設計雜訊的loss functuon。
如果只是單純的隨機小雜訊答案是不會變類別。
個人並不覺得是個水平很高的人會出的題目。
3樓：葉凱
a，這種雜訊個人認為是近於白的，個人在做訊號識別的時候，需要考慮訊雜比的影響，訊號經過時頻處理變成圖，加入的雜訊會影響圖的整體輸出，訊雜比在-3分貝左右對識別結果沒影響。如果雜訊強度很大，SNR達到-12分貝，那麼兩類相似訊號圖基本無法分清，雜訊強度過大以後，卷積操作的濾波特性失效了，這一點完全可以視覺化全連線層的輸出作判斷。
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