9、深度学习与滑坡易发性建模技术解析

深度学习与滑坡易发性建模技术解析

1. 深度学习面临的挑战与应对

在深度学习领域，灾难性遗忘是一个重大挑战。特别是在要求神经网络持续学习并适应新信息，同时又不丢弃先前知识和能力的环境中，这一问题尤为突出。

深度神经网络（DNNs）在安全关键应用（如自动驾驶）中越来越多地被使用，其鲁棒性至关重要。然而，DNNs 极易受到对抗攻击。对抗攻击可分为白盒攻击和黑盒攻击：
- 白盒攻击 ：攻击者完全了解模型的架构和参数，能够精心设计出非常有效的扰动。
- 黑盒攻击 ：攻击者无法访问模型内部，但可以观察输入和输出，即便信息有限，攻击仍可能相当有效。

对抗攻击又可分为有针对性的（旨在将输入错误分类到特定类别）和无针对性的（只是试图引发任何形式的错误分类）。像快速梯度符号法（FGSM）这样强大的技术，能生成在现实场景中也能欺骗 DNN 模型的对抗样本，凸显了这一威胁的严重性。因此，需要强大的防御策略来确保 DNN 在安全关键部署中的安全性和可靠性。

2. 深度学习的可解释方法概述

随着深度学习在各个领域的快速融合，人们对开发工具以探究这些模型复杂内部工作原理的兴趣日益浓厚。DNNs 通常像黑盒模型一样运行，难以理解特定输入对模型决策的影响。为此，开发了各种可解释方法，主要目标是增强对模型训练和泛化的理解，或提高对特定模型预测的洞察力。这些预测通常以非专家也能理解的方式进行分解，常用反事实和对比解释等方法。

可解释的深度学习方法一般可分为以下几类：
| 类别 | 细分 | 方法 |
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