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norm-bounded adversarial perturbations
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ICML
通过凸外部对抗多面体证明抵御对抗样本的有效性
本文提出了一种广义线性可证明鲁棒性方法来学习深度 ReLU 分类器,通过考虑凸外似集合,去开发基于线性规划的强健优化程序,提出了一种类似于反向传播网络的方法,以很高效的方式产生能够保证鲁棒性损失的优化方法,并展示了该方法在多项任务中的应用。
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7 years ago
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