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多属性视觉转换器的高效稳健学习
通过研究广泛任务中视觉变换器(ViTs)与卷积神经网络(CNNs)的对比,探讨了 ViTs 的多属性学习能力,并提出了通过单个 ViT 网络训练多个属性的简单而有效的策略。通过对 CelebA 数据集的实证研究,验证了多属性 ViTs 在对
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5 months ago
ICLR
Patch-Fool:Vision Transformer 是否总是对对抗性扰动具有稳健性?
本论文探讨了 ViTs 和 CNNs 在面对各种对抗攻击时的鲁棒性及其背后的因素,提出了一种名为 Patch-Fool 的攻击框架,通过对单个 patch 进行一系列 attention-aware 优化技术的攻击来愚弄其 self-att
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2 years ago
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