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搜索结果 - 6
攻击感知相似度度量
本研究系统地研究了感知相似度测量方法在面临不可察觉的对抗扰动时的鲁棒性，发现广泛采用的 LPIPS 指标也容易受到空间变换的对抗扰动的攻击，这表明对抗性样本的问题需要被深入探究。
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a year ago
ICLR
使用每个样本的梯度来减轻数据集偏差
研究一个名为 PGD 的去偏算法，该算法通过基于梯度的每个样本权重，使得训练数据在强相关属性存在时减少偏差，通过比较各种数据集，该算法表现出了分类任务的最新最先进的准确性和理论解释。
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2 years ago
对抗性训练中类别稳健性的分析和应用
本文研究了对抗训练中的类别鲁棒性问题，提出了一种基于温度的 PGD 攻击方法，并对训练和推断阶段进行了改进，以降低类别鲁棒性差异。实验结果表明，该方法可以取得更高的攻击成功率。
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3 years ago
ACL
神经机器翻译的重写 - 评估器架构
我们提出了一种新的 Rewriter-Evaluator 架构，它包括一个重写和一个评估器来提高神经机器翻译的性能，在中英文和英德文翻译任务中表现出与编码器 - 解码器相似的时间和显着更好的翻译性能。PGD 方法可用于更好地训练重写器和评估
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4 years ago
ICML
不致死的攻击使对抗学习更强大
本研究提出了友好对抗训练 (FAT) 的新方法，其中通过提前停止最严格的对抗数据搜索算法，即早停止的 PGD，来最小化损失并利用自信的对抗数据更新当前模型，理论上可以通过对抗风险的上限来证明，实验证明不需要以自然泛化为代价也可以实现对抗强度
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4 years ago
度量学习用于对抗性鲁棒性
通过对 PGD 攻击下的深度表示的实证分析，我们发现攻击会导致内部表示向 “误分类” 类别移动。基于此观察，我们提出了使用度量学习来规范攻击下的表示空间，从而产生更强健的分类器。通过精心抽样度量学习实例，我们的学习表示不仅提高了鲁棒性，还可
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5 years ago
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