lipschitz bounds | BriefGPT

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量子与经典机器学习模型的对抗鲁棒性比较分析
量子机器学习模型与经典机器学习模型相似和不同的对抗鲁棒性进行了系统调查，使用了传递攻击、扰动模式和 Lipschitz 界限的方法。发现正则化有助于增强量子网络的鲁棒性，对 Lipschitz 界限和传递攻击有直接影响。
PDF2 months ago
ICLR推广 LipSDP: 新型二次约束用于超越斜率限制的激活函数
我们的研究拓展了 LipSDP 方法，提供了新的约束条件，以估计一类富有的神经网络结构的 L2 和 L∞ Lipschitz 边界，包括非残差和残差神经网络以及隐式模型，其激活函数包括 GroupSort、MaxMin 和 Househol
PDF5 months ago
SpecFormer：通过最大奇异值惩罚守护 Vision Transformer 鲁棒性
利用理论保证，引入了 SpecFormer 来提高 Vision Transformers 对抗恶意攻击的鲁棒性，通过最大奇异值惩罚（MSVP）的方法精确控制局部 Lipschitz 边界，从而有效降低注意力权重矩阵的谱范数，提高网络的局部
PDF6 months ago
训练健壮且具有通用性的量子模型
本文研究了基于 Lipschitz 界限的量子机器学习中的对抗鲁棒性和泛化性质，导出了适用于具有可训练编码的量子模型的定制参数相关的 Lipschitz 界限，并展示了数据编码的范数对于抵抗输入数据扰动的鲁棒性具有关键影响。此外，我们导出了
PDF7 months ago
利普希茨有界深度神经网络的直接参数化
本文介绍了一种新的深度神经网络参数化方法，具有保证的 Lipschitz 界限，即对扰动的敏感性有限。该参数化不需要计算密集的投影或障碍项并可以通过标准梯度方法进行训练，在图像分类（MNIST 和 CIFAR-10）等方面有着良好的应用。
PDFa year ago
ICML全局鲁棒神经网络
通过在网络中加入全局 Lipschitz 边界，文中提出的方法可以快速训练大型强健的神经网络，实现了可证明的最先进的可验证准确性。同时，该方法比最近的可证方法需要的时间和内存少得多，并在在线认证时产生可忽略的成本。
PDF3 years ago
汇聚表示的信号恢复
本文研究了 $l_p$ 池操作符的 Lipschitz 下界，得出了设计可逆神经网络层的充分条件，并在 MNIST 和图像片段上进行了数值实验以验证其可逆性和规律性。
PDF11 years ago