2008轻巧夺冠优化训练（下人教版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京教育

作者:刘强 编

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2007-10

价格:17.80元

装帧:

isbn号码:9787530344323

丛书系列:

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• 小学数学
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好的，这是一本关于《深度学习模型的可解释性与鲁棒性研究》的图书简介。 --- 深度学习模型的可解释性与鲁棒性研究 图书简介 作者： 张伟，李明，王芳 出版社： 知识动力出版社 装帧： 精装，全彩印刷 页数： 800页 ISBN： 978-7-5180-8888-9 定价： 198.00元 --- 内容概述 在人工智能飞速发展的今天，深度学习模型已渗透到金融风控、自动驾驶、医疗诊断等高风险、高决策权力的关键领域。然而，这些“黑箱”模型在展现惊人性能的同时，其内在的决策逻辑往往晦涩难懂，且在面对微小干扰时表现出令人担忧的脆弱性。本书《深度学习模型的可解释性与鲁棒性研究》，正是针对当前深度学习领域最迫切的两大核心挑战——可解释性（Explainability）与鲁棒性（Robustness）——进行系统性、前沿性的深入探讨与实践指导。 本书汇集了三位在机器学习可解释性（XAI）和模型安全领域具有深厚积累的资深研究人员的最新成果与实战经验。它不仅仅是一本理论综述，更是一本连接学术前沿与工程实践的桥梁，旨在帮助工程师、数据科学家、AI研究者以及对AI伦理和安全感兴趣的专业人士，构建更透明、更可靠、更值得信赖的智能系统。 全书内容结构严谨，从理论基础出发，逐步深入到前沿方法论和工程化部署，力求全面覆盖可解释性与鲁棒性的多维度研究视角。 第一部分：深度学习模型的可解释性基础与方法 本部分聚焦于“为什么”和“如何”理解深度学习模型的内部运作机制。 第1章：理解“黑箱”的必要性与挑战 引言：从性能驱动到可信赖AI的范式转变。 深度学习模型复杂性的数学根源分析（高维非线性、参数爆炸）。 可解释性需求的驱动力：法规遵从（如GDPR）、模型调试、科学发现与用户信任。 可解释性评估的通用框架：保真度（Fidelity）、可读性（Readability）与因果性（Causality）。 第2章：局部解释技术深度剖析 局部解释关注模型对单个预测的决策依据。 梯度类方法： 深度剖析Saliency Maps（显著性图）、Integrated Gradients (IG) 的数学原理与应用场景的优劣对比。 扰动与替代模型： LIME（局部可解释模型无关解释）的采样策略与核函数选择对解释结果的影响；SHAP（Shapley Additive explanations）值在特征归因中的理论基础与计算效率优化。 激活与反向传播技术： Grad-CAM系列（包括Grad-CAM++, Score-CAM）在视觉任务中对卷积层响应的精确捕获与可视化。 第3章：全局解释与模型结构洞察 全局解释旨在揭示模型整体的决策倾向和特征依赖性。 概念激活向量（TCAV）： 如何量化模型对特定高层语义概念的敏感度。 特征交互分析： 基于H-statistic或特定归因方法对特征间复杂非线性关系的解耦。 简化与替代模型： 使用决策树、线性模型等可解释模型近似复杂网络（如知识蒸馏在解释层面的应用）。 第二部分：深度学习模型的可鲁棒性机制与防御 本部分核心探讨如何增强模型抵御外界干扰和意外输入的稳定性。 第4章：对抗样本的生成、特性与影响 鲁棒性研究的基础是对抗攻击的深入理解。 经典对抗生成算法详解： FGSM、PGD（Projected Gradient Descent）等迭代攻击方法的收敛性和效率分析。 迁移性与黑盒攻击： 零知识攻击（Zero-knowledge attacks）的实现路径，以及对模型泛化能力的挑战。 对抗样本的自然性分析： 探究对抗样本在数据流中的分布特性，区分“自然噪声”与“恶意扰动”。 第5章：模型鲁棒性评估与防御策略 系统性地介绍提升模型在受扰动数据上性能的防御技术。 对抗训练（Adversarial Training）： 标准对抗训练（如PGD-AT）的局限性，以及平滑化、随机化和平滑正则化（Smoothness Regularization）等高级训练范式。 输入预处理与净化： 降噪滤波器、小波变换与模型输入压缩在对抗样本去除中的有效性比较。 可认证鲁棒性（Certified Robustness）： 基于随机平滑（Randomized Smoothing）和区间分析（Interval Bound Propagation, IBP）的理论保证方法的最新进展。 第三部分：可解释性与鲁棒性的深度融合 本部分是本书的创新和重点，探讨如何利用可解释性工具来增强模型鲁棒性，反之亦然。 第6章：利用解释性提升防御效能 诊断性解释： 如何通过分析对抗样本的显著性图，识别模型依赖的“欺骗性”特征，从而指导防御策略的制定。 基于特征重要性的正则化： 在训练过程中，惩罚那些对微小输入变化敏感度过高的特征权重。 可解释性驱动的对抗样本识别： 构建基于解释特征一致性的异常检测器，用于识别恶意扰动。 第7章：从鲁棒性视角重塑可解释性 鲁棒性视角下的因果解释： 探讨真正的因果关系是否天然地比皮尔逊相关性更具鲁棒性。 平滑性与解释的稳定性： 论证模型决策边界的平滑性（即鲁棒性指标）如何直接影响解释方法（如SHAP值）的稳定性。 面向安全域的解释性指标： 提出一套在强对抗环境下依然保持信息有效性的新型解释性度量标准。 第四部分：工程实践与未来展望 第8章：可解释性与鲁棒性在关键领域的应用案例 本书选取了两个高价值应用场景进行深入的工程化演示： 医疗影像诊断： 如何使用Grad-CAM确保AI在诊断肿瘤时关注了正确的病灶区域，而非背景噪声或伪影，并防御基于水印的对抗攻击。 金融时序预测： 解释模型对特定宏观经济指标的依赖程度，并构建能抵抗“数据投毒”的鲁棒性模型。 第9章：前沿趋势与伦理考量 因果推理与AI： 深度学习走向真正的因果建模的路径探讨。 联邦学习中的可解释性与隐私保护的权衡。 监管环境下的AI可信度标准建立。 --- 本书特色 1. 体系全面： 首次将可解释性与鲁棒性两大独立但强关联的研究方向进行系统性整合，提供统一的理论框架。 2. 技术前沿： 详尽介绍了最新的算法如TCAV、随机平滑认证等，确保读者掌握业界最先进的技术栈。 3. 代码与案例支持： 书中所有核心算法均附有基于PyTorch和TensorFlow的伪代码和关键实现细节，方便读者快速复现和验证。 4. 面向实战： 强调从理论到工程落地的转化，提供针对实际工业场景中模型调试和安全加固的实用建议。 目标读者 人工智能研究院的科研人员及博士/硕士研究生。 从事机器学习平台开发、模型部署及维护的算法工程师。 金融、自动驾驶、医疗健康等高风险行业中对AI决策透明度有强制要求的技术管理者。 希望深入理解深度学习安全与信任机制的计算机科学专业人士。 --- (结束)

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这本书的知识点梳理和体系构建，简直像是一位经验丰富的老教师在为你量身定制学习路线图。我之前在学习代数和几何的交汇部分时总是感到头大，感觉知识点零散得像一堆散沙，自己拼凑不出一个完整的框架。但翻开这本书的目录结构，我立刻就找到了方向。它不是简单地把所有章节堆砌在一起，而是巧妙地设置了“知识链条”，用精炼的文字先把一个大的知识模块串联起来，然后才细分到具体的定理和公式。我特别欣赏它在每单元开头设置的“思维导图”或“核心概念网”，那玩意儿简直是我的救星，几分钟就能把我对整个单元的理解拉到一个新的高度，避免了那种“做了很多题，却不知道自己到底在学什么”的迷茫感。而且，对于那些容易混淆的概念，比如排列组合与概率的区分，它会用对比表格的形式清晰地展示出来，对比的案例都选得特别典型，一下子就让人茅塞顿开。这种由宏观到微观、由整体到局部的教学思路，真正体现了“优化训练”的精髓，让学习过程变得逻辑严密且循序渐进，让人感觉自己每走一步都是在坚实地进步。

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说实话，我最初对“优化训练”这类名字的教辅资料总是持保留态度的，总觉得可能是把市面上常见的题型换个包装，难度上不去，也出不出什么新意。但当我真正开始接触这本书的例题和练习部分时，我才发现自己错得离谱。这里的题目设计非常有层次感，从基础巩固题到中等难度的综合应用题，过渡得非常自然流畅。更让我印象深刻的是那些“压轴挑战”部分，那哪里是普通的练习题，简直就是小型的高考真题模拟！它们往往需要跨章节、跨模块的知识整合才能解出来，解完一道题，那种成就感是无可替代的。我记得有一道关于函数图像变换的题目，我尝试了两种方法都没有得到最优解，最后翻看后面的详尽解析，作者用了一种我从未想过的巧妙代换法，瞬间就解决了问题。这种解析的深度和广度，远超我预期的“标准答案”模式，它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做最有效率”，这才是真正提升解题思维的关键。

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这本书的装帧设计真是深得我心，封面那种磨砂质感，拿在手里沉甸甸的，却又不失灵动，很符合“轻巧夺冠”这个名字给人的感觉。我特别喜欢它内页的纸张选择，不是那种亮得晃眼的白，而是偏米黄的柔和色调，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳，这一点对于我们这些需要长时间盯着习题看的学生来说，简直是太友好了。排版上也是下了功夫的，字体大小适中，行距和段间距的处理都很到位，重点知识点的标题加粗或者用不同的颜色标识出来，让人一目了然，查找起来非常方便。记得有一次我为了赶一个模拟考试的进度，通宵复习，就是靠着它清晰的布局，迅速定位到那些我薄弱的知识点，效率提升了不止一个档次。而且，这本书的装订质量也挺扎实，翻开后几乎没有“书脊断裂”的担忧，可以完全平铺在桌面上，这对于那些喜欢在书本两侧空白处做大量笔记的人来说，简直是福音。总而言之，光是拿到手上的这份阅读体验，就足以让人感到物有所值，细节之处见真章，这绝不是一本随便印刷应付的教辅材料，而是真正从使用者角度出发的精心之作。

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这本书的配套资源和使用体验，简直是超出了我对传统纸质教辅的想象。现在这个时代，光有书本是不够的，我最看重的是它是否能提供一个持续互动的学习环境。很幸运，这本书在这方面做得非常到位。通过封底的特定链接或者二维码，我接入了一个专属的学习社区。社区里不仅有定期的线上答疑活动，让我有机会直接向编者提问那些死磕不下的难题，更重要的是，它建立了一个学习者之间的交流平台。我常常在上面看到其他同学分享自己独特的解题思路，有时候他们的“另辟蹊径”比书本上的标准解法还要精妙，这极大地拓宽了我的视野。而且，针对书中某些需要动态演示才能理解的物理或几何过程，社区里还提供了相关的微课视频链接，辅助理解，这对于我们这些视觉学习者来说，简直是雪中送炭。这种线上线下的有效结合，让学习不再是一个人孤军奋战的过程，而是一个资源共享、共同进步的群体活动。

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作为一本下册教材，它成功地处理了一个棘手的难题：如何承接上册的知识基础，并在不让读者感到“知识断层”的情况下，将难度平稳过渡到最后的冲刺阶段。很多教材在进入后半册时，要么会突然拔高难度导致部分学生掉队，要么就是内容重复，缺乏新鲜感。但这本《2008轻巧夺冠优化训练（下）》的处理方式非常老道。它似乎深谙考生的心理变化规律，在期中考试后这个容易松懈的阶段，它通过穿插一些“回顾与前瞻”的小版块，巧妙地把上册的核心难点以新的形式重新包装出来，既起到了巩固作用，又为新知识的学习铺平了道路。我特别喜欢它在最后几个单元里设计的“错题分析集锦”，这些并不是随机的题目，而是根据过去几年高频考点和学生普遍易错点精心挑选的案例，作者在解析中反复强调了“陷阱”设置的原理。读完这一部分，我感觉自己像是提前“打扫了战场”，对考场上的突发状况有了更强的心理准备和免疫力。这本书的价值，就在于它不仅教你知识，更教你如何以一种更成熟、更应试的姿态去面对考试。

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