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adversarial examples detection
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EMNLP
ADDMU: 利用数据和模型不确定性估计检测远端边界对抗样本
提出了一种新的技术 ADDMU 来检测自然语言处理中的对抗性样本, 结合两种不确定性估计的方法可以更好的识别对抗性例子并提高模型的鲁棒性。
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2 years ago
深度神经网络模型的对抗样本检测:回顾与实验比较
本文主要研究了针对神经网络分类器的测试时间攻击检测方法,并在不同数据集和场景下提供了八种最先进的检测器的实验结果,为此研究方向提供了挑战和未来的展望。
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3 years ago
马哈拉诺比斯距离在异常检测中为什么有效?
分析了基于马氏距离的置信分数方法的性能表现,发现其表现卓越的原因并非在于分类预测置信度,而在于其利用了不同于 ODIN 方法的有用信息。结合这两种方法可提高检测器的性能和鲁棒性。
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4 years ago
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