robust training | BriefGPT - AI 论文速递

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图上离散和连续的深度残差学习
本文提出了在图神经网络中使用连续残差模块来进行图核函数计算的方法，结合普通微分方程（ODE）求解器来应用连续残差层产生输出，并通过实验表明相较于非残差模块，这些残差模块在多层图卷积网络中能够取得更好的结果，并减轻低通滤波效应。最后，我们还探
PDF5 years ago
CVPR从严重标签噪声中提炼有效的监督
该论文提出了一种全新的训练深度神经网络的方法，在标签噪音的情况下拥有高稳健性，通过利用小的可信集合来估计样本权重和伪标签以重复使用它们进行监督训练。该方法在各种类型的标签噪声和大规模真实世界标签噪声数据集上取得了最新的最优表现。
PDF5 years ago
基于 PyTorch 的对抗性鲁棒性工具箱 advertorch v0.1
advertorch 是一个用于对抗鲁棒性研究的工具箱，它包含多种攻击、防御和鲁棒训练方法的实现，并构建在 PyTorch 之上，利用动态计算图的优势提供简洁高效的参考实现。
PDF5 years ago
ICLR从输入空间决策面视角解读对抗性鲁棒性
本文研究神经网络广义化的一个假说，指出参数空间的损失曲面与广义化并没有明显关系，而在对抗特性下，决策面在输入空间的几何性质与对抗稳健性相关，进而提出了一个对抗稳健性指标和相应的对抗训练方法，可提高神经网络对各种对抗攻击的稳健性，无需对抗性训
PDF6 years ago
ACL健壮且可扩展的可微分神经计算机用于问答
分析了区别于传统深度学习的可微分神经计算机的不足，提出更加稳健、可扩展的 rsDNC，相较于其他模型提高了 bAbI 任务的性能，同时在 CNN RC 任务上也有较好的应用效果。
PDF6 years ago
概率脉冲神经网络的对抗训练
该研究首次探讨了脉冲神经网络对抗性样本的敏感性，并提出了一种鲁棒的训练机制，能够显著提高脉冲神经网络在白盒攻击下的性能。
PDF6 years ago