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除此之外,业内人士还指出,对于提供预测置信度或概率的模型,整体置信水平降低是数据漂移的微妙征兆。最新研究表明不确定性量化在检测对抗性攻击中的价值。当模型对全局预测的确定性持续减弱,很可能正处理未经训练的数据。在网络安全场景中,这种不确定性是模型失效的前兆,预示其决策可靠性正在瓦解。
在这一背景下,We define both activation functions (Sigmoid and ReLU) along with their derivatives, and use binary cross-entropy as the loss since this is a binary classification task. The TwoLayerNet class represents a simple 3-layer feedforward network (2 hidden layers + output), where the only configurable component is the activation function.
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