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zeroth order optimization
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噪声凸型零阶优化的简化改进算法
通过噪声、凸性和零阶优化等概念,研究在有界凸集合中的一类函数的优化问题,我们提出了一个基于质心方法的改进算法,证明其相对于最小值的差距的阶数小于 d^2/√n,且比现有文献中已知的 d^{2.5}/√n 的速度更快,并且更简化。
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6 days ago
无先验知识的迁移学习:用稀缺数据和有限资源重新编程黑盒机器学习模型
本文提出了一种黑盒对抗重新编程 (BAR) 的新方法来解决转移学习中的数据稀缺和资源受限等问题,该方法利用高性能但未知的机器学习模型来获得学习能力,并在自闭症谱系障碍分类、糖尿病视网膜病变检测和黑色素瘤检测任务中优于现有技术和基线模型,展示
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4 years ago
面向无梯度和无投影的随机优化
本文介绍了一种零阶 Frank-Wolfe 算法,用于解决约束随机优化问题,该算法与基本 Frank-Wolfe 算法同样无需投影,且不需要计算梯度,可收敛于凸平滑约束下的优化目标函数。同时,本算法在具有每次迭代一个方向导数的所有零阶优化算
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6 years ago
MM
ZOO: 无需训练替代模型的基于零阶优化的黑盒攻击深度神经网络
本文提出了零阶优化的黑盒攻击方法,该方法不需要训练替代模型而直接估计目标 DNN 的梯度来生成对抗性例子,实验结果表明该攻击方法在 MNIST、CIFAR10 和 ImageNet 的数据集上与白盒攻击方法效果相当且明显优于现有的替代模型的
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7 years ago
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