robust deep learning | BriefGPT

关键词robust deep learning

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弱相关数据的强健深度学习
近期的深度学习研究在有界的损失函数或 (亚) 高斯或有界输入的情况下建立了深度神经网络估计器的一些理论性质。本文考虑了从弱相关观测中进行鲁棒深度学习，涉及无界的损失函数和无界的输入 / 输出。仅假设输出变量具有有限的 r 阶矩，其中 r>1
PDF2 months ago
AAAI针对自然扰动的属性引导对抗训练
本文提出了一种基于对抗训练的方法，用于使深度神经网络具有对各种自然产生的扰动的鲁棒性，解决了当前小像素级扰动方法的不足，关键在于最大化分类器对属性空间的曝光度。
PDF4 years ago
为鲁棒机器学习学习扰动集合
本研究旨在通过从数据中学习扰动集，以便对鲁棒性进行训练和评估，从而缩小实际世界中的扰动和通常研究的更窄定义的集合之间的差距。使用条件生成器定义扰动集，并使用理想特性来衡量学习的扰动集的质量，理论上证明了条件变分自动编码器自然满足这些标准。最
PDF4 years ago
噪声标签下的元迁移适应性强鲁棒深度学习
研究提出了一种新的元过渡学习策略，基于少量原始数据实现在不需要任何 anchor 点假设的前提下，改善了噪声标签对分类器参数和噪声转移矩阵的影响，并且证明了该方法在正确估计期望过渡矩阵方面具有统计一致性保证，该方法的实验表明其比先前的方法更
PDF4 years ago
ICLR噪声鲁棒性学习的 IMAE: 平均绝对误差不能平等地对待样本，梯度的大小方差很重要
本文探究了基于经验损失函数中内置的例子加权对抗不正常训练数据的鲁棒性深度学习，重点研究了与对数相关的梯度幅度以及未进行彻底研究的角度。研究发现，均方误差并没有平等地处理例子，梯度幅度的方差很重要，提出了一种称为改进均方误差（IMAE）的解决
PDF5 years ago