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另一个关键问题是神经网络的稳定性，这是个不易察觉但非常重要的问题。例如，如果对图像进行细微的修正，对人类而言，这种修正完全不会影响图像识别，但会导致神经网络错误地将其分类，如图17所示[72]。图a是熊猫的原始图像，图b是经过修改的。我想你会认为这两张图没什么差别，而且你肯定会认同它们都是熊猫图片这个结论。可是神经网络能够正确地将图a分类为熊猫，但对图b，它则错误地将其分类为长臂猿。为了解决这类问题而进行的研究被称为对抗性机器学习——这个术语源自一个观点，即有对手故意通过修改图片参数的方式来试图蒙骗程序。
图17　熊猫还是长臂猿？
神经网络可以正确地将图像a分类为熊猫。然而，以人类无法察觉的方式调整过图像以后，同一个神经网络会错误地将图像b分类为长臂猿。