A、 涵盖黑白盒对抗攻击、成员/属性推理攻击、数据漂移等测试数据产生方法,覆盖场景全面。
B、 包括对抗训练、输入重建在内的常见对抗样本检测和模型鲁棒性增强方法。
C、 高效自适应差分隐私训练和预算统计算法,数学上可证明的模型隐私泄露约束。
D、 基于正确率的Fuzzing测试流程,灵活可定制的测试策略和指标。
答案：D
A、 涵盖黑白盒对抗攻击、成员/属性推理攻击、数据漂移等测试数据产生方法,覆盖场景全面。
B、 包括对抗训练、输入重建在内的常见对抗样本检测和模型鲁棒性增强方法。
C、 高效自适应差分隐私训练和预算统计算法,数学上可证明的模型隐私泄露约束。
D、 基于正确率的Fuzzing测试流程,灵活可定制的测试策略和指标。
答案：D
A. Optimizers
B. evaluate
C. compile
D. Model
A. 指数分布
B. 伯努利分布
C. 正态分布
D. 泊松分布
A. ECS
B. CloudMySQL
C. OBS
D. ModelArts
A. 训练算法
B. 人工程序
C. 神经网络
D. 历史数据
A. 文字识别以开放API的方式提供给用户,用户可以将文字识别集成到第三方系统调用API
B. 用户可以在管理控制台申请开通文字识别服务,查看服务的调用成功和失败次数
C. 文字识别提供了web化的服务管理平台,即管理控制台,以及基于HTTPS请求的API管理方式
D. 每次使用服务都需要申请
A. 高斯核函数
B. 线性核函数
C. Sigmoid核函数
D. 多项式核函数
A. 在大部分情况下,网络在高维的权重参数海量的训练数据下可以获得高性能
B. 利用算法自动提取特征
C. 特征可解释性强
D. “端到端”的学习
A. 簇内相似性越大,簇间差别越小,聚类效果越好。
B. 簇内相似性越小,簇间差别越小,聚类效果越好。
C. 簇内相似性越大,簇间差别越大,聚类效果越好。
D. 簇内相似性越小,簇间差别越大,聚类效果越好。
