Adversarial Training with Rectified Rejection - 相关文章

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Adversarial Training with Rectified Rejection

目录概主要内容 rejection 实际使用代码 Pang T., Zhang H., He D., Dong Y., Su H., Chen W., Zhu J., Liu T. Adversarial training with rectified rejection. arXiv Preprint, arXiv: 2105.14785, 2021. 概通过对置信度进行矫正, 然后再根据threshold (1/2)判断是否拒绝. 有点detection的味道, 总体来说是很有趣的点…

Adversarial Training

原于2018年1月在实验室组会上做的分享,今天分享给大家,希望对大家科研有所帮助. 今天给大家分享一下对抗训练(Adversarial Training,AT). 为何要选择这个主题呢? 我们从上图的Attention的搜索热度可以看出,Attention在出现后,不断被人们所重视,基本上现在的顶会论文都离不开Attention. 同样,AT的搜索热度也持续高涨,因此,我们有理由相信AT也能像Attention一样,在学术界大放光彩. 原本的AT,最初是在样本中加入对抗扰动使神经网络失效,当时A…

《C-RNN-GAN: Continuous recurrent neural networks with adversarial training》论文笔记

出处:arXiv: Artificial Intelligence, 2016(一年了还没中吗?) Motivation 使用GAN+RNN来处理continuous sequential data,并训练生成古典音乐 Introduction In this work, we investigate the feasibility of using adversarial training for a sequential model with continuous data, and eva…

LTD: Low Temperature Distillation for Robust Adversarial Training

目录概主要内容 Chen E. and Lee C. LTD: Low temperature distillation for robust adversarial training. arXiv preprint arXiv:2111.02331, 2021. 概本文利用distillation来提高网络鲁棒性. 主要内容如上图所示, 作者认为, 如果我们用one-hot的标签进行训练, 结果会导致图(b)中的情形, 于是两个分布中间的空袭部分均可以作为分类边界, 从而导致存在大量的…

Understanding and Improving Fast Adversarial Training

目录概主要内容 Random Step的作用线性性质 gradient alignment 代码 Andriushchenko M. and Flammarion N. Understanding and improving fast adversarial training. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概本文主要探讨: 为什么简单的FGSM不能够提高鲁棒性; 为什么FGSM-RS…

Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding

目录概主要内容代码 Pang T., Yang X., Dong Y., Xu K., Su H., Zhu J. Boosting Adversarial Training with Hypersphere Embedding. arXiv preprint arXIv 2002.08619 概在最后一层, 对weight和features都进行normalize有助于加强对抗训练. 主要内容一般的神经网络可以用下式表示: \[f(x) = \mathbb{S}(W^Tz + b),…

Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adversarial Examples

Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adversarial Examples 目录概主要内容实验设置损失的影响额外的数据网络结构其他的一些tricks Gowal S., Qin C., Uesato J., Mann T. & Kohli P. Uncovering the Limits of Adversarial Training against Norm-Bounded Adv…

论文解读（ARVGA）《Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods》

论文信息论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

cs231n spring 2017 lecture16 Adversarial Examples and Adversarial Training 听课笔记

(没太听明白,以后再听) 1. 如何欺骗神经网络? 这部分研究最开始是想探究神经网络到底是如何工作的.结果人们意外的发现,可以只改变原图一点点,人眼根本看不出变化,但是神经网络会给出完全不同的答案.比如下图,左边的熊猫被识别成熊猫,但是加上中间的小"噪音"一样的数值,右图的熊猫就识别不出来了.而且这个小"噪音"不是随机的,它更像是offset,是某种系统误差,叠加到图片上去,总是可以欺骗神经网络. 2. 神经网络从权重到输出的映射是非线性的,非常复杂,非常难优化.训…

Unsupervised Domain Adaptation Via Domain Adversarial Training For Speaker Recognition

年域适应挑战(DAC)数据集的实验表明,所提出的方法不仅有效解决了数据集不匹配问题,而且还优于上述无监督域自适应方法. …