论如何骗过计算机视觉AI网络，UCLA专家为你支几招( 三 )
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第一个实验中使用的部分图像及实验结果
“我们可以很容易地骗过这些人工智能系统，”该研究论文共同作者之一，加州大学洛杉矶分校心理学教授Lujing Lu说。“这些系统的学习机制远远没有人类思维复杂。”
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第二个实验中使用的部分图像及实验结果
在第二个实验中，心理学家向VGG-19展示了一些玻璃雕塑的图片，并向第二个深度学习网络展示了AlexNet。 VGG-19在所有测试两个网络的实验中表现更好。这两个神经网络都使用ImageNet的图像数据集训练。
然而，两个网络都未能识别出图像中的玻璃雕塑。
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