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input data perturbations
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ICLR
神经架构设计与鲁棒性:一个数据集
本文研究探讨了寻找更具有鲁棒性的体系结构对于减少深度学习模型在实际应用中对于输入数据微小扰动导致的错误决策的重要性。在评估鲁棒性方面,我们基于 NAS-Bench-201 进行神经网络架构搜索,对 6466 种不同的网络设计进行评估并引入数
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