adversarial optimization | BriefGPT

关键词adversarial optimization

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课程数据蒸馏
本论文提出了一个基于课程设置的数据集蒸馏框架，通过将从简单到复杂的课程进行逐步蒸馏，合理处理合成图像的生成和评估，进一步利用对抗优化改进图像的代表性，提高其在不同神经网络体系结构下的泛化能力和抗噪性，实现了大规模数据集蒸馏的新突破。
PDF2 months ago
无穷维空间下极小极大优化问题的收敛性及对抗性训练的稳定性
通过对无监督领域适应和生成对抗网络进行功能分析，本研究理论上解决了激烈优化所带来的不稳定性问题，展示了梯度下降法在连续函数和概率测度的无穷维空间中对极小极大问题的收敛特性，并讨论了生成对抗网络和无监督领域适应的相关条件及稳定化技术。
PDF7 months ago
DifAugGAN：用于基于 GAN 的单图像超分辨率的实用扩散式数据增强
GAN-based 图像超分辨率中对鉴别器进行校准的简单而非迁移式数据增强方案 DifAugGAN 能够提高鉴别器校准，从而改善超分辨率性能。在合成和真实数据集上进行的广泛实验评估表明，DifAugGAN 相对于现有的基于 GAN 的图像超
PDF7 months ago
基于时空扩展图神经网络的人类移动仿真
本研究提出了一种新的框架，即 SpatioTemporal-Augmented gRaph 神经网络（STAR），以建模地点的动态时空影响和优化人类移动轨迹的生成过程，结果优于现有最先进的方法。
PDFa year ago
DHBE：通过受限对抗蒸馏进行数据无关的深度神经网络全局后门消除
本文提出基于 DHBE 框架的反向传播攻击清除方法，实现了既不牺牲模型准确率也不需要干净数据的干净模型生成。
PDFa year ago
双流 Transformer 的联合旋转不变性和对抗性训练，在 V4 区域获得最先进的脑分数
该论文通过展示如何使用双流 Transformer 和联合旋转不变性和对抗优化过程，实现了在 Brain-Score 2022 竞赛中排名第二，并在所有视觉类别中平均排名第一的第一个位置，并且在 V4 区域的可解释方差方面取得了最高的成绩。
PDF2 years ago
通过对抗训练学习隐私保护编码
本研究提出一种框架，使用自然对抗优化的方法，通过训练编码器与私密属性分类器作为深度神经网络，在维护实用性的同时，抑制隐私属性的推理，本文的关键贡献是提出了一种稳定且收敛的优化方法，使得分类器不能够准确地预测私密属性，实验结果表明该方法能够对
PDF6 years ago