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搜索结果 - 4
鲁棒性对抗训练下的 NAS：基准、理论与进展
最近神经网络架构搜索 (NAS) 的发展强调考虑恶意数据下的鲁棒性架构的重要性，然而，在搜索这些鲁棒性架构时，尤其是在考虑对抗训练时，缺乏显著的基准评估和理论保证。本文旨在解决这两个挑战，做出了双重贡献：首先，我们发布了一个综合数据集，该数
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4 months ago
ICLR
神经架构设计与鲁棒性：一个数据集
本文研究探讨了寻找更具有鲁棒性的体系结构对于减少深度学习模型在实际应用中对于输入数据微小扰动导致的错误决策的重要性。在评估鲁棒性方面，我们基于 NAS-Bench-201 进行神经网络架构搜索，对 6466 种不同的网络设计进行评估并引入数
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a year ago
ICCV
NAS-OoD: 面向外分布泛化的神经架构搜索
本文提出了针对 Out-of-Distribution 通用性的 NAS（NN 架构搜索）算法，通过数据生成器进行程度上相对稳健的搜索，并通过对不同神经架构计算出的损失最大化合成 Out-of-Distribution 数据来使神经架构与数
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3 years ago
ECCV
受强稳定保持龙格 - 库塔方法启发的强健神经网络
通过数值离散化的角度来研究深度神经网络的鲁棒性结构，基于 Strong Stability Preserving (SSP) 和广义 Runge-Kutta 方法，提出了 Strong Stability Preserving 神经网络（S
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4 years ago
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