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对 CT 图像退化进行的黑盒模型鲁棒性测试：基于测试时增强的方法
通过模型架构和数据预处理对多个常用分割和目标检测方法在模拟 CT 成像伪影和退化情况下的鲁棒性进行了测试，并考虑了通过模拟扫描仪老化或成像协议变化引起的图像质量的未来变化对深度学习模型的临床应用的可持续性的影响。
PDF9 days ago
谐波机器学习模型的鲁棒性
用 Harmonic Robustness 方法测试机器学习模型的鲁棒性，无论是在训练过程中还是在黑盒实时推断监控中，该方法基于与谐波均值属性的功能偏差，表明其不稳定性和缺乏可解释性。通过在低维树和前馈神经网络中进行实现示例，该方法可可靠地
PDF2 months ago
CVPRRoDLA：评估文档布局分析模型的鲁棒性
在真实世界应用中开发文档布局分析（DLA）模型之前，进行全面的稳健性测试是必不可少的。然而，DLA 模型的稳健性在文献中仍未得到充分探索。为了解决这个问题，我们首次引入了 DLA 模型的稳健性基准，其中包括三个数据集的 450K 个文档图像
PDF4 months ago
用语义保持变换评估程序修复：一种自然性评估方法
研究通过人工调查探讨了语义保持转换的自然性对 NPR（Naturalness of Program Repairs）系统评估的影响，发现 60% 的转换被认为是自然的，20% 的转换被认为是不自然的，这些不自然的转换对 NPR 系统的稳健性
PDF5 months ago
利用基于星型的可达性分析检验变长时间序列输入的深度神经网络鲁棒性
基于神经网络的时间序列数据的鲁棒性验证方法的案例研究，重点强调噪音对未来结果的影响，以及在真实应用中验证和验证基于神经网络的时间序列数据分析的重要性。
PDFa year ago
多智能体强化学习的鲁棒性测试：对关键智能体进行状态扰动
提出了一种新颖的基于 DE 的关键代理的 Robustness Testing 框架，用于生成关键代理的对抗性状态扰动，是第一个具有不同受害者代理的鲁棒性测试框架，表现出对受害者代理数量和破坏合作策略方面的卓越性能。
PDFa year ago
是否需要注意力通道处理设计？Transformer 视觉模型与完全注意力网络稳健性的综合分析
本文使用 ImageNet 数据集，比较了全自注意力网络 (FAN) 模型和传统的 Vision Transformers 的强健性，以了解注意力处理设计的作用，并使用白盒攻击和黑盒攻击来研究它们之间的可转移性。
PDFa year ago
数据驱动和知识驱动的物理网络系统异常检测的鲁棒性测试
本文旨在评估基于机器学习方法的异常检测算法对于两种意外和恶意干扰的鲁棒性，在结合领域知识的前提下实验结果表明，基于领域知识训练的机器学习算法能够有效地降低鲁棒性误差并提高透明度。
PDF2 years ago
合作多智能体强化学习鲁棒性综合测试
提出了一种用于 c-MARL 算法的鲁棒性测试框架 MARLSafe，此框架能够全面从三个方面（状态鲁棒性、行动鲁棒性和奖励鲁棒性）进行测试，以及多方面提出了用于 c-MARL 攻击的鲁棒性测试算法。实验证明，许多最新的 c-MARL 算法
PDF2 years ago
ACL面向任务对话的语言理解鲁棒性测试
本研究针对自然语言理解模型在实际对话系统的应用中容易出现的波动和变化问题，提出了一种模型无关的工具箱 LAUG，涵盖语言变体，语音特性和噪声扰动三个方面的四种数据增强方法，揭示了现有模型中的严重鲁棒性问题，提供了一种使用 LAUG 生成的增
PDF4 years ago