Jun, 2019
计算机视觉中模型鲁棒性的傅里叶视角
A Fourier Perspective on Model Robustness in Computer Vision
Dong Yin, Raphael Gontijo Lopes, Jonathon Shlens, Ekin D. Cubuk, Justin Gilmer
TL;DR计算机视觉中,通过数据增强方式可以提高鲁棒性,但增加高斯数据增强和对抗训练等方法并不能保证所有的污染类型都能同样得到提高,因此需要使用更多样的数据增强方式来缓解这些折衷。最近提出的 AutoAugment 方法在清晰精度和鲁棒性方面均得到了最佳表现。