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斑马识别成狗,AI犯错的原因被斯坦福找到了丨开源

在c)图中,通过CCE分析也可以直观地看到,“Polka Dots”(斑点)和“Dog”(狗)是导致模型预测错误的原因。 CCE效果怎么样? 看到这里,想必大家对CCE的原理都有了初步的认识。...看看这个表格,相较于其他方法,使用CCE,识别出样本中伪相关的概率最高。...CCE能够精准地识别出样本中的伪相关,可以看这个例子: 改变苹果图片的颜色(使图片变灰),分类模型识别错误的概率增大时(黑线),CCE辨别出“绿色”为伪相关的分数也就越高(绿线)。...除此之外,CCE也有用在医学领域的潜力。 像Abubakar Abid等人就使用CCE,在皮肤病学(皮肤状况分类)、胸片图像中的心脏病学(气胸分类)中都做了相关测试。...CCE使用学习到的偏差和图像质量条件来解释模型犯错,也已被专业的皮肤科医生证实——这些因素,确实很大程度上是导致皮肤图像难以分类的原因。 此外,CCE的速度也很快。

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【验证码逆向专栏】百某网数字九宫格验证码逆向分析

然后请求第一个 s.webp,get 请求,有三个参数:cf、s 和 f,明显是加密得来的,同时请求的 cookie 也多了三个值:c0fc276cce08ba22dc、c1fc276cce08ba22dc...其实是一样的,如下图所示:然后带上 __trackId、__city、c0fc276cce08ba22dc、c1fc276cce08ba22dc、bxf 和 sbxf 这六个 cookie 再次访问主页...,c8 也是定值表示颜色的字符串 rgba(255, 0, 0, 255):主要是 c3['s']() 这个方法,跟进去,首先会取一下 c0fc276cce08ba22dc、c1fc276cce08ba22dc...然后将固定的字符串 fc276cce08ba22dc 和这 35 位字符串拼接起来再一次 MD5,就得到了参数 s 的值,而参数 f 的值则是这个 35 位字符串。...就是第一次 s.webp 请求的 s 参数,c1fc276cce08ba22dc 和 bxf 就是第一次 s.webp 请求的 f 参数,所以直接拿来用就行了。

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