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adversarial noises
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自适应对抗训练以提高 DNN 在医学图像分割和检测中的对抗性鲁棒性
本研究旨在解决医学影像分析任务中现有标准对抗训练方法中的问题,提出了一种生成适应性噪声的自适应边界对抗训练(AMAT)方法,改进了深度神经网络(DNNs)的鲁棒性,提高了模型的稳健性。
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2 years ago
RobustART:建筑设计和训练技术鲁棒性基准测试
提出了 RobustART,对 ImageNet 的 ARchitecture 设计和 Training 技术进行了全面的稳健性调查基准,验证了对于 Transformer 和 MLP-Mixer,Adversarial 训练在稳健性方面是
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3 years ago
基于深度提议模型的强健性对抗扰动
本文提出了一种有效的 Robust Adversarial Perturbation(R-AP)方法,通过攻击 Region Proposal Network(RPN)的普遍组件,来通用地降低深度自学习物体检测器和实例分割算法的性能,并在
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6 years ago
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