Kernel Density (KD) Feinman R., Curtin R. R., Shintre S. and Gardner A. B. Detecting Adversarial Samples from Artifacts. arXiv preprint arXiv:1703.004 ...
转载
2021-09-10 17:08:00
283阅读
2评论
**译文：**摘要 通过对抗播来训练。训练和样本生成时
原创
2023-06-27 22:35:20
182阅读
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, 20 ...
转载
2021-08-31 21:07:00
66阅读
2评论
Virtual Adversarial Training:A Regularization Method for Supervised and Semi-Supe
原创
2022-12-26 18:13:23
217阅读
目录Another Approach: q(z)->p(z)Intuitively comprehend KL(p|q)Minimize KL DivergenceHow to compute KL between q(z) and p(z)Distribution of hidden codeGive more details after GANAnother Approach: q(z)
原创
2021-04-15 20:14:02
626阅读
目录Another Approach: q(z)->p(z)Intuitively comprehend KL(p|q)Minimize KL DivergenceHow to compute KL between q(z) and p(z) Distribution of hidden code
转载
2020-12-11 23:53:00
55阅读
2评论
在这篇论文中，作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本（首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入）。作者还提出了
原创
2024-05-20 09:46:06
3阅读
1. Generator vs. Discriminator
首先需要指出的是生成式模型（generative models）和判别式模型（discriminative models）的区别：
discriminative models：根据训练样本直接学习 p(y|x)
generative models：首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y)，再通过贝叶斯规则，转换为 p(y
转载
2017-04-19 11:47:00
80阅读
**发表时间：**2019（NeurIPS 2019） **文章要点：**这篇文章的出发点是说，大家都在数据集上刷点，虽然都分了训练集和测试集，但是刷到最后的结果肯定是在测试集上效果越来越好了，但是会不会出现在测试集上overfitting的问题？文章通过从测试集生成对抗样本并用importance ...
转载
2021-10-05 10:32:00
119阅读
2评论
Andriushchenko M. and Flammarion N. Understanding and improving fast adversarial training. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) ...
转载
2021-10-23 16:41:00
190阅读
2评论
Paper link: https://arxiv.org/abs/1703.00573 Blog link: http://www.offconvex.org/2017/03/30/GANs2/ Github: https://github.com/PrincetonML/MIX-plus-GAN
原创
2022-07-15 22:07:50
85阅读
1. Generator vs. Discriminator首先需要指出的是生成式模型（generative models）和判别式模型（discriminative models）的区别：
discriminative models：根据训练样本直接学习 p(y|x)
generative models：首先学习特征向量与标签的联合概率分布 p(x,y)，再通过贝叶斯规则，转换为 p(y|x)
转载
2017-04-19 11:47:00
74阅读
2评论
**发表时间：**2019（NeurIPS 2019） **文章要点：**这篇文章的出发点是说，大家都在数据集上刷点，虽然都分了训练集和测试集，但是刷到最后的结果肯定是在测试集上效果越来越好了，但是会不会出现在测试集上overfitting的问题？文章通过从测试集生成对抗样本并用importance ...
转载
2021-10-05 10:32:00
179阅读
2评论
FAIR Paris分部的论文，NIPS2016 Workshop. Motivation是让predict出来的结果和真实label在高层感觉上有一致性. 基本思想就是用GAN来区分segmentation网络给出的结果和真实lable给出的结果。但是VOC2012上的效果并不好，作者也不敢放代码
原创
2022-07-15 16:59:13
118阅读
def adversarial_loss(embedded, loss, loss_fn):
原创
2022-07-19 19:44:37
83阅读
创建一个常数张量,传入list或者数值来填充 # Constant 1-D Tensor populated with value list. tensor = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) => [1 2 3 4 5 6 7] # Constant 2-D tensor populated with scalar value ...
原创
2021-09-26 13:55:55
451阅读
def kl_categorical(p_logit, q_logit): p = F.so
原创
2022-07-19 19:44:44
168阅读
摘要
深度神经网络(DNNs)在各种机器学习应用中表现出了卓越的性能。 然而，众所周知，DNN易受简单的对抗性扰动的影响，这会导致模型错误地对输入进行分类。 在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法来检测对抗性的例子，使用开发的方法来解释模型的行为。 我们的关键观察是，添加小的、人为的难以察觉的扰动可能导致模型解释的剧烈变化，导致解释的不寻常或不规则形式。 基于这一观点，我们提出了一种对敌对例子
原创
2021-08-13 09:21:42
129阅读
def virtual_adversarial_loss(logits, embedded, i
原创
2022-07-19 19:44:19
66阅读
论文题目：Unsupervised Adversarial Invariance 期刊的题目：Unsupervised Adversarial Invariance 作者想解决什么问题？ supervised learning可以理解为学习一个条件分布P(Y|X)，例如，针对...
转载
2020-09-22 13:56:00
119阅读
2评论
