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图像分类模型自然分布偏移鲁棒性测量
本研究评估了 204 个 ImageNet 模型在 213 个不同的测试条件下的表现，发现大多数当前技术无法提供对真实数据中分布变化的健壮性，唯一例外的是在较大且更多样化的数据集上进行训练可以在多种情况下提高健壮性，并且我们的研究表明当前真
PDF4 years ago
ICLR深度特征分布的可迁移扰动
该研究提出了一种基于类别和层次深度特征分布建模和利用的新型对抗攻击方法，其可实现针对未受保护的 ImageNet 模型的最先进的有针对性的黑盒转移攻击结果，并且具有攻击过程可解释性和可解释性的优先级。
PDF4 years ago
鲁棒量化：一模型掌控全局
本文提出了一种基于理论论证的神经网络量化方法，实现了针对多种数据类型和量化策略下模型鲁棒性的内在鲁棒性，能够存储一种通用模型并在不同的位宽和量化策略下进行操作，并在不同的 ImageNet 模型中验证了该方法的有效性。
PDF4 years ago
ImageNet 模型选择对领域自适应的影响
本文研究了来自十六个不同的预训练 ImageNet 模型的特征对于迁移学习领域适应问题的影响，并找到了最佳的特征提取层，实验表明，精度较高的 ImageNet 模型产生的特征能够更好地适应领域迁移问题并取得更高的精度，其表现超过了三个基准数
PDF4 years ago
用于对抗性鲁棒性的可扩展输入梯度正则化
本文旨在探讨一种对抗性对抗性鲁棒性的梯度正则化方法，其中使用局部梯度信息得出新颖的理论鲁棒性边界，并利用可扩展的输入梯度正则化来训练出具有鲁棒性的 ImageNet 模型，同时实验证明输入梯度正则化与对抗性训练具有相似的训练效果。
PDF5 years ago
ECCV鲁棒性是准确性的代价吗？—— 对 18 个深度图像分类模型鲁棒性的全面研究
本研究通过使用多个强健度和成功率等措施，在 306 个模型对之间全面测试了 18 个 ImageNet 模型，并揭示了若干新的见解：（1）在分类错误的对数下，经验 L2 和 L∞扭曲度量呈线性比例律；（2）模型架构比模型尺寸更重要；（3）对
PDF6 years ago