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基于可训练频率的傅里叶特征网络的多尺度润滑仿真
通过引入一种新型的多尺度润滑神经网络架构，该方法利用可训练的傅里叶特征网络，在分析粗糙表面特征时自适应各种频率成分，具有高准确性和计算效率，提供了一种更有效的粗糙表面润滑分析工具。
PDF2 months ago
FreqBlender: 提升深度伪造检测的频率知识融合
通过融合频率知识生成伪假面孔的新方法，提高 DeepFake 检测的泛化能力并使之成为其他方法的潜在即插即用策略。
PDF2 months ago
ICCVHybridAugment++: 模型鲁棒性的统一频谱扰动
卷积神经网络（CNN）在分布变化下展现出较差的泛化性能，通过基于频率的角度考虑人类与 CNN 可能会关注图像的不同频率成分，我们提出了一种简单而有效的数据增强方法 HybridAugment 来降低 CNN 对高频成分的依赖，从而提高它们的
PDFa year ago
卷积解码网络在频率表示下的缺陷
本文通过考虑卷积解码器网络在表现不同频率分量输入样本时的容量，探索了该网络的表示瓶颈，并证明了卷积操作、零填充操作以及上采样操作等因素都会影响网络表现高频分量。
PDF2 years ago
基于频率的鲁棒卷积神经网络解释方法
本文研究了透明的卷积神经网络中，输入频率分量的分布与模型学习的推理过程之间的关系，量化了不同频率分量对模型预测的贡献，并发现模型容易受到高频特征的攻击。研究表明，如果模型与低频成分有更强的联系，则模型更具鲁棒性，这也解释了为什么对抗训练模型
PDF4 years ago
IJCAI低频扰动的有效性探究
系统地控制扰动的频率分量，通过对 NeurIPS 2017 竞赛中排名靠前的防御提交的评估，我们在黑盒和白盒转移设置下实验证明，只有保留低频分量时，才会出现性能提高，事实上，基于对抗训练的防御模型对于低频扰动的漏洞与未经防护的模型相当，这种
PDF5 years ago
MM非网格化压缩感知
本文针对复杂正弦混合的频率组成成分进行了研究，在不假定频率点在网格上的基础上，提出了一种原子范数最小化的方法来进行未观察样本的精确恢复，并且将其重构为完全半定规划，数值实验说明了该方法的有效性。
PDF12 years ago