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semantic-level image mutations
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神经网络的精确与广义鲁棒性认证
该论文提出了一种新的框架 GCERT,可根据语义层面的图像变异准确地验证神经网络的鲁棒性,并通过生成模型的潜在空间中的方向将全面的语义层面的图像变异一致地表示为整体,以获得精确的分析友好的输入空间表示,同时大大缩短了鲁棒性认证的时间成本。
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a year ago
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