regularization-based methods | BriefGPT

关键词regularization-based methods

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基于正则化的深度状态空间模型中的高效持续学习
深度状态空间模型 (DSSM) 在动态系统建模方面的能力使其在近年来受到广泛关注。然而，现有 DSSM 方法仅适用于单任务建模，需要在重新访问之前的任务时使用历史任务数据进行重新训练。为了解决这个问题，我们提出了一种连续学习 DSSM (C
PDF4 months ago
脑洗：一种用于忘记的连续学习中的中毒攻击
BrainWash 是一种新颖的数据污染方法，通过向连续学习模型添加 BrainWash 噪声，能够在不接触以前任务数据的情况下使模型遗忘先前学习的任务，从而破坏连续学习模型的性能。
PDF7 months ago
ICCVACLS：自适应和条件标签平滑用于网络校准
我们提出了一种新的损失函数，称为 ACLS，可以有效地调整深度神经网络的网络校准问题，同时避免了现有正则化方法的局限性。
PDF10 months ago
机器学习网络中的对抗攻击与防御：当代综述
本文综述了近期深度学习中对于对抗攻击和防御技术的研究进展，聚焦于基于深度神经网络的分类模型，并进行了对攻击和防御方法的分类和评价，其中重点介绍了正则化方法在提高模型的鲁棒性方面的应用。此外，还探索了新型攻击方式，如基于搜索、决策、降维和物理
PDFa year ago
利用表示一致性目标提高语言模型微调
本研究提出了一种新的 fine-tuning 方法，通过抑制表示中不必要的变化来避免表示坍塌，同时对此进行了度量，并在 13 个任务和低数据量及数据标签扰动的情况下得到了显著的性能提高。
PDF2 years ago