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對抗樣本在機器學習領域受到廣泛關注，但它們存在和流行的原因卻並不明晰。來自 MIT 的一項研究表明，對抗樣本的產生可直接歸因於非穩健特徵的出現：某些來自資料分佈模式的特徵具備高度預測性，但對於人類來講是

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什麼是邏輯迴歸？ 邏輯迴歸就是這樣的一個過程：面對一個迴歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞。 Logistic 迴歸雖然名字裡帶“迴