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紧紧抱住我！辨别特征对深度网络边界的影响
通过在反向鲁棒性领域借鉴工具并提出一种新视角，本文关注了神经网络决策边界的特性，研究表明神经网络对非判别特征具有高度不变性，其决策边界必须在训练分类器中采用某些特征才能存在，并且决策边界的构建对训练样本的微小扰动极其敏感。
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4 years ago
一种计算类普遍对抗扰动的方法
该论文提出了一种基于线性函数和神经网络参数计算类特定通用对抗扰动的算法，能使大部分相同类别的图像被错误分类，同时没有训练数据和超参数，并在 ImageNet 上获得了 34% 到 51% 的欺骗率并跨模型传递。研究表明，标准和针对对抗性训练
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5 years ago
探究已训练神经网络的决策边界
通过计算决策边界上的精确点，并提供数学工具来研究定义决策边界的表面，本文旨在确认一些对决策边界的猜测是准确的，某些计算方法可以得到改进，而一些简化假设可能是不可靠的，特别是涉及到非线性激活函数的模型。最后，本文提出了计算实践的改进方法，并揭
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5 years ago
应用于模型选择的决策边界的拓扑数据分析
本文提出了标记的 Cech 复形、基本的带标记的 Vietoris-Rips 复形和局部缩放的带标记的 Vietoris-Rips 复形，来执行分类任务中决策边界的持久同调推断，旨在量化深度神经网络的复杂性以实现数据集与预训练模型的匹配，我
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6 years ago
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