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spectral perspective
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光谱视角理解和提高对抗鲁棒性
本研究从频谱的角度探讨对抗性训练机制（AT），展示在低频区保留偏向形状的表示能够提高深度神经网络（DNNs）的鲁棒性，并提出了一种名称为 “频谱对齐正则化”（SAR）的训练方法，在多个数据集和攻击下显著提高 DNNs 的鲁棒准确性。
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a year ago
特征学习网络在现实规模下的宽度一致性
研究神经网络的宽度对特征学习动态的影响，探究网络结构，内部表示，预激活分布，稳定现象的一致性，以及相应的有限宽度偏差和频谱视角。
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a year ago
SIGIR
精简即美：调整重要的谱图特征用于推荐
本篇论文通过对图卷积网络的分析发现其核心组件对于推荐贡献不足。基于这个发现，我们提出了一种新的学习方案，使用图去噪编码器（GDE）来代替邻域聚合提高推荐准确性，并通过负样本动态调整梯度以加快模型的训练。在五个真实数据集上的实验表明，我们的方
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2 years ago
ICML
SPECTRE：光谱调节帮助克服一次性图生成器的表达能力限制
从光谱角度处理图形生成问题，通过生成图形拉普拉斯光谱的主导部分并构建一个与它们匹配的图形来解决图形生成的问题。这种新的 GAN 模型 SPECTRE 不仅实现了比传统模型更高效的生成，还提高了模型建模的保真度，并避免了昂贵的序列生成和依赖于
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2 years ago
神经网络的细粒度光谱分析
本文从谱的角度研究共轭内核（Conjugate Kernel，CK）和神经切向内核（Neural Tangent Kernel，NTK）的特性，分析它们的特征值，得出关于神经网络的初始化分布和训练、泛化特性等问题的新见解，并通过广泛的神经网
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5 years ago
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