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robust error
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ICML
理解和减轻稳健性与准确性之间的权衡
本研究通过对线性回归中对最优线性预测器进行噪声扰动的方法,准确描述了数据增广对于标准误差的影响,并证明了最近提出的鲁棒自学习估计器(RST)可以在不损失标准误差的情况下提高鲁棒误差。经验证,使用不同的对抗训练方法进行 RST 可以改善 CI
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4 years ago
可证明的对抗性防御的扩展
本文提出了一种技术,能够将深度学习分类器的防御性能从较小的前馈神经网络拓展到更广泛的网络结构,同时采用非线性随机投影的方式进行训练,并通过级联模型进一步提高分类器的鲁棒性能。在 MNIST 和 CIFAR 数据集上进行实验,证明了该方法在可
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6 years ago
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