certified radius | BriefGPT

关键词certified radius

搜索结果 - 7

通过随机平滑实现可证明稳健的代价敏感学习
我们研究了在成本敏感场景中学习对抗鲁棒分类器的问题，通过一个二进制成本矩阵编码不同分类的敌对转换的潜在危害。我们提出了一种能够为任意成本矩阵提供严密鲁棒性保证的改进版随机平滑认证方法，并使用针对不同数据子组的细粒度认证半径优化方案，提出了一
PDF9 months ago
增强随机平滑的 Lipschitz - 方差 - 边缘权衡
深度神经网络的现实应用受到噪声输入和对抗性攻击时的预测不稳定性的限制。本文介绍了一种基于随机平滑的框架，通过将噪声注入输入来获得平滑且更加鲁棒的分类器，并引入了一种不同的简单投影技术来增加认证半径，利用 Lipschitz 常数和边界的权衡
PDF9 months ago
一种基于认证半径的攻击框架，针对图像分割模型
本文提出了基于已认证半径的白盒攻击框架和基于带有反馈的黑盒攻击框架，用于攻击现代图像分割模型。通过使用像素的已认证半径来设计认证半径引导的损失，我们证明了我们的攻击框架的有效性和鲁棒性。
PDFa year ago
ICLR去噪蒙特卡洛自编码器助力鲁棒分类
提出了一种自监督的新方法，叫做 Denoising Masked AutoEncoders，可以通过加入高斯噪声和随机掩蔽来训练生成原始图像的编码器 - 解码器模型。使用该模型作为基分类器，能够显著提高下游分类任务的性能，并且在 Image
PDF2 years ago
CVPR通过传播协方差简化认证半径最大化
本文探讨了通过直接传播平滑分类器中的协方差矩阵来缓解蒙特卡罗采样的瓶颈问题，提出了一种可以最大化神经网络认证半径的算法，并在实验中评估了该算法的优缺点。
PDF3 years ago
通过随机平滑技术进行置信度认证
本文提出了一种针对随机平滑后的分类器预测置信度的证明半径计算方法，利用平滑分布下预测置信度的概率分布信息，基于 Neyman-Pearson 引理，设计了一种计算置信度会高于某一阈值的证明半径估计方法，并在 CIFAR-10 和 Image
PDF4 years ago
ICLRMACER: 通过最大化认证半径实现免攻击和可扩展的强健训练
本文提出 MACER 算法，学习鲁棒模型而无需使用对抗训练，适用于现代深度神经网络的广泛数据集，并比所有现有的可证明的 L2 防御性能更好。
PDF4 years ago