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DenoiseReID: 人物再识别表示学习的去噪模型
我们提出了一种用于表示学习的新型去噪模型，并以人员重识别（ReID）作为基准任务，称为 DenoiseReID，通过联合特征提取和去噪来改进特征的区分能力。
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21 days ago
跨层蒸馏和特征去噪用于跨领域少样本分类
我们通过在训练阶段让目标领域中的一小部分无标签图像可访问，解决基于跨域 few-shot 分类的问题，同时通过指导网络的浅层学习更高级别的信息的跨层级知识蒸馏方法提取更有区分度的特征，以及通过特征去噪操作减少特征冗余并减轻过拟合，我们的方法
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8 months ago
基于纯净 - 对抗相互学习的开放性对抗性防御
本文提出了一种双关注特征去噪网络 (OSDN-CAML) 来解决开放式对抗防御 (OSAD) 问题，该网络通过自监督和对抗学习实现了对图像中的对抗噪声的自适应去除，并且引入了清洁 - 对抗互补学习方法以增强开放式识别的鲁棒性。
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2 years ago
CVPR
提高对抗鲁棒性的特征去噪
本研究旨在通过特征去噪的方式提高卷积神经网络在对抗攻击下的鲁棒性，实验结果表明这种方法对提高白盒和黑盒攻击下的分类准确率具有一定效果。
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6 years ago
MM
深度学习中网络结构和梯度收敛的相互作用
研究了背景传播、深度网络、退出、参数收敛和特征去噪等方面的相互关系，提出了一种基于目标函数的反向传播收敛性分析框架，并通过实验验证了其正确性。
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9 years ago
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