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adversarially robust
搜索结果 - 4
关于对抗鲁棒性和可操作解释之间的权衡
机器学习模型在高风险环境中的应用越来越多，确保这些模型的预测不仅具有对抗性鲁棒性，而且能够向相关利益相关方进行解释变得重要。然而，这两个概念是否可以同时实现以及是否存在着它们之间的权衡是不清楚的。在本研究中，我们首次尝试研究对抗性鲁棒模型对
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9 months ago
对基础视觉模型的对抗性攻击
本研究通过攻击深度特征表示来操纵开放世界感知模型，以解决封闭集下游任务，并在白盒、黑盒和模型类型迁移的情况下展示攻击的有效性，旨在识别这些模型的关键敌对弱点，以提高未来设计的鲁棒性。
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10 months ago
重新审视希尔伯特 - 施密特信息瓶颈在对抗鲁棒性中的应用
通过加入 HSIC 瓶颈作为规范化器，我们通过增加每个中间层的正则化项，使潜在的表示保留输出预测的有用信息，同时减少冗余信息，并在理论和实验上证明了 HSIC 瓶颈增强了对抗性攻击的鲁棒性。
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3 years ago
通过偏差方差分解实现对抗鲁棒性：联邦学习的新视角
该研究提出了一个名为 Fed_BVA 的对抗鲁棒联邦学习框架，改进了服务器和客户端更新机制，通过最大化服务器更新期间的偏差和方差生成对抗性示例，并在客户端更新期间学习这些示例的对抗性鲁棒模型更新。实验证明，该框架对 IID 和非 IID 情
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4 years ago
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