在机器学习领域,总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼,比如这句–L1范数比L2范数鲁棒。 Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念: 模型具有较高的精度或有效性,这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求; 对于模型假设出现的较小偏差,只能对算法性能产生较小的影响; 主要是:噪声(noise) 对于模型假设出现的较大偏差,不可对算法性能产生“灾难性”的影响;主要是:离群点(outli            
                
         
            
            
            
            SURF:Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法,其灵感来自于SIFT,所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似,但其速度是SIFT算法的多倍之多(基于hessian的快速计算方法),下面我们就来看看该算法实现的过程:(ps:本文纯属个人理解,如有错误望指正)1、初始化图像:将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图:积分图是为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-13 01:57:51
                            
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            鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2016-11-28 15:50:10
                            
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            鲁棒性是控制科学中的一个名词,是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译,也被称为强健性或者抗干扰性。
 
指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。这显然很难理解,那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。
 
鲁棒性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力,我们来参考两个个机器人系统,我们希望机器人从A点像B点行进,如果中途机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SaberRD航空航天控制系统鲁棒性设计-Robust Design方案航空航天控制系统的复杂性决定着在满足功能的同时,必须拥有强大的可靠性;而满足可靠性要求,更需要一套完备的系统鲁棒性设计解决方案。控制系统 一个完整的控制系统,无论大小,将不可避免地包括控制部分、驱动部分、控制对象和传感器,控制部分是电气部件或软件,控制对象是机械零件、马达或液压,其他驱动部分属于机电、电液混合部分,传感器是一个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   上一篇博客简单介绍了可以用来求解鲁棒优化的两个工具箱:鲁棒优化入门(一)——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用        其实大家可能没有想过,matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的鲁棒优化问题,上官方文档:Robust optimizati            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、鲁棒性是什么?如何实现节点攻击?二、攻击过程与代码实现引入库三、利用程序攻击结果展示 前言随着复杂网络理论的不断成熟与发展,复杂网络鲁棒性也逐渐涉及到各个领域,交通网络、生态网络等等,而关于考量复杂网络鲁棒性指标的攻击方法,现在主要依靠MATLAB代码来做,还需要进一步完善。本文主要介绍复杂网络鲁棒性以及节点攻击(随            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网络模型的鲁棒性与提升鲁棒性的方法1.定义:在统计学领域和机器学习领域,对异常值也能保持稳定、可靠的性质,称为鲁棒性。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。有一个与鲁棒性很相似的概念叫模型的泛化能力。泛化能力:(generalization abil            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python鲁棒性实现指南
鲁棒性是指程序在遇到意外情况时仍能有效处理,并保持稳定性的能力。在实际开发中,鲁棒性可以通过错误处理、输入验证和完善的测试来实现。本文将引导你逐步实现Python程序的鲁棒性。
## 实现流程
在实现Python程序的鲁棒性时,可以按照以下步骤进行:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1    | 捕获异常 |
| 2    | 验            
                
         
            
            
            
                    鲁棒是Robust的音译,也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,也是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            “鲁棒”是“Robust”的音译,“鲁棒性”则是“Robustness”,均源自拉丁语“robur”,意思是橡树。橡树以其坚固和耐用而闻名,因此“鲁棒”被用来形容具有类似特性的系统。 图:橡树的不同用途 典故 在古罗马,橡树被视为力量和勇气的象征。罗马士兵会在战斗前用橡树枝装饰自己的头盔,以祈求获得            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            鲁棒性是系统或算法在面临异常情况、参数摄动、错误输入等不利因素时,仍然能够保持其正常功能、性能或稳定性的能力。简单来说,鲁棒性就是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            鲁棒分析鲁棒图可以很多的解决需求分析和架构设计之间的差别。更详细的说明请看最后的解释。Robustness分析不是UML模型的一部分,它是一个强大的草图工具,是介于分析和设计之间的一种有效工具在Robustness分析中,将应用边界类、控制类和实体类,分别对应MVC 架构的3个层从一个用例中抽取三类对象的方法 鲁棒分析—从事件流开始下面是用例描述 鲁棒分析—寻找边界对象图书管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、类信息、常量、静态变量等数据储存在方法区,只会在类加载的时候储存一次,地址一样。2、鲁棒性(Robust,即健壮性)     Java在编译和运行程序时,都要对可能出现的问题进行检查,以消除错误的产生。它提供自动垃圾收集来进行内存管理,防止程序员在管理内存时容易产生 的错误。通过集成的面向对象的例外处理机制,在编译时,Java揭示出可能出现但未被处理的例外,帮助程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            鲁棒性也称为健壮性、稳健性、强健性,是系统的特性,它是系统在遇到异常和危险情况下是否能生存的关键。是指系统在一定(结构,大小)的参数的扰动下,维持某些性能的特性。  控制系统的鲁棒性:反馈控制系统是鲁棒的,或者说一个反馈系统具有鲁棒性,就是指这个反馈控制系统在某一类特定的不确定条件下具有使稳定性、渐近调节和动态特性保持不变的特性,即这一反馈控制系统具有承受这一类不确定性影响的能力。  很显然,控制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~1. 引言“鲁棒”的英文是robustness,中文译为强健,稳健,所以说算法的鲁棒性直白点说就是健壮的、稳健的算法。在深度学习领域,总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼,比如这句–L1范数比L2范数鲁棒。2. 鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目标检测是一项重要的视觉任务,已成为许多视觉系统不可缺少的组成部分。其鲁棒性已成为实际应用中的重要性能指标。尽管最近许多研究表明,目标检测模型容易受到对抗性攻击,但很少有人致力于提高其鲁棒性。本文首先从模型鲁棒性的角度对近年来发展起来的目标检测器和各种攻击方法进行了回顾和系统分析。然后,提出了一种多任务学习的目标检测方法,并确定了任务损失的不对称性。为了提高检测模型的鲁棒性,进一步发展了一种利用多            
                
         
            
            
            
            # 如何实现机器学习鲁棒性
机器学习(ML)的鲁棒性是指模型在面对不确定性或干扰(如数据噪声、模型误差等)时仍能保持性能的能力。在本指南中,我将教你如何实现机器学习模型的鲁棒性。我们将通过一系列步骤来实现这个目标,同时提供所需的代码和示例。
## 流程概览
我们可以将实现机器学习鲁棒性分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述                     | 关键操作            
                
         
            
            
            
            模型的鲁棒性 模型的鲁棒性指模型对于数据噪声的抵抗能力。一般有两种影响模型鲁棒性的威胁模型:  正常环境扰动对模型可靠性的影响,比如光线亮度、对比度等包括样本采集中的误差等。在输入数据与训练数据的分布有偏移的时候,模型给出错误的判断所造成的安全威胁。  恶意攻击对模型安全性的影响。这种一般是指对抗样本攻击。攻击者通过白盒的方法了解模型架构和参数,使用梯度下降对输入数据进行扰动,并申城对抗样本。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 鲁棒性指数
鲁棒性(Robustness)是计算和数据科学中的一个重要概念,尤其在对模型和算法的性能进行评估时更是如此。鲁棒性指数(Robustness Index)通常用于测量系统在面对不确定性、噪声或外部干扰情况下的稳定性。在许多领域,例如金融、工程和环境科学,鲁棒性是设计和实现决策支持系统时必不可少的指标。
## 鲁棒性指数的概念
在统计和机器学习的领域,鲁棒性指的是