當(dāng)數(shù)據(jù)成為「生產(chǎn)資料」，三篇論文總結(jié)如何用水印技術(shù)保護AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)

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原標(biāo)題：當(dāng)數(shù)據(jù)成為「生產(chǎn)資料」，三篇論文總結(jié)如何用水印技術(shù)保護AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)版權(quán)

關(guān)鍵字：數(shù)據(jù),水印,樣本,模型,

文章來源：機器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：37614字

內(nèi)容摘要：機器之心原創(chuàng)作者：Jiying編輯：H4O1、引言 — 為什么要在 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加水印？深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）以其高效率和高效益被廣泛應(yīng)用于許多關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用和設(shè)備中。高質(zhì)量的已發(fā)布（如開源或商業(yè)）數(shù)據(jù)集是 DNNs 技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。研究人員和開發(fā)人員利用這些數(shù)據(jù)集驗證其模型的有效性，進而加快 DNN 的開發(fā)。這些已發(fā)布數(shù)據(jù)集非常有價值，但收集數(shù)據(jù)的過程通常耗時且非常昂貴。在這樣的應(yīng)…

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作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺