神经网络与随机数的安全性分析(上)
1、随机数当前的安全现状：计算机作为“乱石”，在编程级别上提出了非常大的逻辑挑战。虽然我们要求它们变幻无常，选择比任何人都敢于猜想的更为疯狂的数字，但实现这种随机性并非易事。计算机编程是一门艺术，需要准确地告诉你它该做什么，但随机性破坏了程序的目的。
2、神经网络每次结果不一样是因为神经网络算法利用了随机性。随机性的来源 初始化的随机性：神经网络在训练开始前，会随机初始化网络中的权重。这种随机初始化确保了每次训练时，网络都从一个不同的起点开始学习，从而有可能找到不同的最优解或近似解。
3、实验结果不可复现在预测模型的构建过程中，存在诸多依赖随机数的环节。例如，神经网络权重初始化时，若不设置随机种子，每次运行程序，权重会以不同的随机值进行初始化。同时，数据集的随机划分（如训练集与验证集的划分）也会因随机数序列的不同而产生差异。
4、对于以上求解w和b的值，科学家们发现可以通过反向传播和梯度下降相结合来求解。就是一开始用随机数初始化我们每个联结的权值，然后通过神经网络计算出来的y值跟真实的y值做比对。如果这个值相差比较大，则修改当前层的联结的权重。当发现这个值相差不大时，则修改更低一层的权重。
5、或者建立更严格的模型评估标准，要求模型在多个维度上表现出对齐和安全性。
6、验证了不同随机图模型和结点操作对性能的影响。
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