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model resilience
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分析标签噪声下分类器的鲁棒性
该研究探讨了标签噪声分类器的稳健性,旨在提高模型对复杂实际场景中的噪声数据的抵抗能力,并通过整合对抗机器学习和重要性重新加权技术来解决标签噪声对实际应用的影响。
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7 months ago
谨慎平滑选择:标签平滑既可以成为隐私保护,又可能成为模型逆向攻击的催化剂
标签平滑是一种用于深度学习的广泛采用的正则化方法,本研究探究了标签平滑对模型反演攻击的影响,发现传统的标签平滑会增加模型的隐私泄露,而采用负因子的平滑可以阻止类相关信息的提取,从而提高隐私保护性并增强模型的鲁棒性。
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9 months ago
机器学习中安全与隐私科学的探索
ML 在安全性方面存在漏洞,提出威胁模型并对攻击进行分类,探究了模型准确性与抗敌对操作的关系。
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8 years ago
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