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pointwise robustness
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对抗性情况下三维深度学习的鲁棒性
本文介绍了一种算法,用于分析操作 3D 数据的神经网络的点对点健壮性,并展示了当前方法过度估计模型的韧性,进而评估了一系列最先进模型的韧性,指出它们对于遮挡攻击的脆弱性,并最终发现这些网络在最坏情况下,可以在占据输入空间不超过 6.5%的遮
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5 years ago
对抗样本的可证明证书:在多面体的并集中嵌套一个球体
该研究提出了一种计算具有凸性 $p$- 范数的深度神经网络的点对点鲁棒性的新方法,算法 GeoCert 可以在复杂的神经网络中输出距离下界,且该方法比以前的方法更紧凑。
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5 years ago
基于游戏的深度神经网络近似验证及可证明保证
通过离散化输入空间,使用有限优化来逼近点称健壮性的两种变体问题,并证明误差有界,进一步通过解决二人博弈问题的方式解决这些优化问题,该论文提供了一种框架来评估神经网络的点称健壮性。
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6 years ago
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