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探索对抗前沿:通过对抗超体积量化健壮性
通过提出一种新的测量指标 —— 对抗超体积(adversarial hypervolume),该研究验证了该指标对于揭示深度学习模型鲁棒性中微妙差异的有效性,为当前和未来的防御模型的韧性评估和基准制定提供了标准。
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4 months ago
提升自动驾驶仿真学习交通规则遵守的关键因素
提出了一种基于惩罚的模仿学习方法,采用交叉语义生成传感器融合技术来提高端到端自动驾驶的整体性能,并对其在长城 05 城镇基准测试中的性能进行了评估,并显示出相对基准模型的显著增强,同时对抗性攻击也表现出更高的鲁棒性。
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10 months ago
ACL
跨模态属性插入,评估视觉语言学习的鲁棒性
本文提出了一种跨模态属性插入的策略,该策略将图像中的视觉属性插入到文本数据中,用于深度视觉和语言模型的鲁棒性评估,并发现相对于纯文本数据,跨模态属性插入提高了深度视觉和语言模型的数据增广质量。
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a year ago
Transformer 模型是否比卷积神经网络更具鲁棒性?
本文首次提供公平而深入的 Transformer 和 CNNs 的对比,重点关注强度的评估,并表明了 CNNs 可以像 Transformer 一样有效地抵御对抗攻击。同时,我们发现强大的泛化能力主要得益于 Transformer 的自我关
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3 years ago
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