模型鲁棒性

已于 2023-06-10 12:20:20 修改
阅读量165 收藏
点赞数
文章标签： 深度学习
于 2023-05-10 11:16:37 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_54342473/article/details/130596931
版权

1.模型鲁棒性的解释：https://blog.youkuaiyun.com/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/125058533
2.模型泛化能力指的是：训练的模型对新数据的适应能力

pang庞
关注
对抗训练：提升模型鲁棒性的方法
AI天才研究院
04-28 513
1. 背景介绍 随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型的鲁棒性问题日益凸显。深度学习模型容易受到对抗样本的攻击，即在输入数据中添加微小的扰动，导致模型输出错误的结果。对抗样本的存在对模型的安全性、可靠性构成了严重威胁，因此提升模型鲁棒性成为深度学习领域一个重要的研究方向。 1.1 对抗样本的威胁
学习笔记 | 模型鲁棒性的因果框架
叶庭云 成为自己的光
07-30 1160
使用因果建模进行特征选择和创建我们都希望自己的机器学习模型能在未知数据上拥有出色的泛化能力。但我们常常会发现，当新数据与旧数据分布不同时，模型的性能往往会显著下降。例如，我们用某个国家的数据训练出来的医学诊断系统，可能无法推广到另一个国家，因为两个国家常见疾病的分布不同。针对这个问题，机器学习领域的研究者和从业者开发出了各种鲁棒性算法。一个强大的模型，按照定义来讲是对预测变量或目标变量分布偏移不敏感的。如何提高模型的鲁棒性，仍然是一个活跃的研究课题，利用因果推断分析模型鲁棒性就是其中一种方法。
浅谈模型鲁棒性
qq_42202395的博客
06-23 2万+
鲁棒性的理解以及鲁棒性与准确率的关系
Python中LLM的模型鲁棒性测试：对抗训练与数据增强结合
二进制的梦想
01-17 1873
模型鲁棒性指的是模型在面对输入数据中的噪声、对抗性样本或数据分布变化时，仍能保持稳定性能的能力。对于LLM而言，鲁棒性尤为重要，因为自然语言本身具有高度的复杂性和多样性，模型需要能够处理各种可能的输入情况。
鲁棒性的含义以及如何提高模型的鲁棒性
热门推荐
AI浩
06-01 4万+
1、含义 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。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 鲁棒性包括稳定鲁棒性和品质鲁棒性。一个控制系统是否具有鲁棒性，是它能否真正实际应用的关键。因此，现代控
揭秘AI世界中的“隐形杀手”：你不知道的模型鲁棒性问题（附代码解析）
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
08-13 821
模型鲁棒性是指AI模型在面对不同输入情况下，仍能保持稳定表现的能力。这不仅包括应对正常的输入，还包括应对噪声、恶意攻击（如对抗样本），以及其他可能导致模型误判的情况。一个缺乏鲁棒性的模型，即使在标准测试集上表现优异，但在现实世界中可能会“失灵”。模型鲁棒性问题是AI系统中一个隐藏的杀手，尤其是在现实世界中应用广泛的场景下，任何微小的漏洞都可能带来灾难性的后果。通过了解和应对这些问题，我们可以构建更安全、更可靠的AI系统，为未来的技术发展奠定坚实的基础。
对抗训练:增强模型鲁棒性的利器
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-01 850
对抗训练:增强模型鲁棒性的利器 作者: 禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 近年来,深度学习模型在各个领域取得了巨大的成功,从计算机视觉、自然语言处理到语音识别等,深度学习模型已经超越了人类在许多任务上的表现。然而,这些高度复杂的深度学习模型也存在一些缺陷和弱点。其中一个主要
AI伦理与安全：从对抗样本到模型鲁棒性增强
shejizuopin的博客
04-13 767
定义对抗样本是指通过在正常样本上添加微小扰动，使得模型产生错误决策的输入数据。这些扰动通常对人类观察者来说几乎难以察觉，但却能显著影响模型的输出。影响对抗样本的存在揭示了深度学习模型在安全性方面的脆弱性。在自动驾驶、金融交易、医疗诊断等关键领域，对抗样本可能造成严重甚至灾难性的后果。生成方法对抗样本的生成方法多种多样，常见的包括快速梯度符号法（FGSM）、投影梯度下降法（PGD）等。这些方法通常基于梯度信息，通过计算输入数据的损失函数梯度来生成对抗样本。代码示例# 加载预训练模型# 定义FGSM攻击函数。
对抗训练在模型鲁棒性中的应用
AI智能涌现深度研究
03-30 970
对抗训练在模型鲁棒性中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 近年来，深度学习模型在各个领域取得了巨大的成功,从计算机视觉、自然语言处理到语音识别等,深度学习模型的性能已经超越了传统的机器学习算法。然而,这些高性能的深度学习模型也存在一些重要的缺陷,其中最著名的就是
Python----循环神经网络（LSTM：长短期记忆网络）
weixin_64110589的博客
05-23 991
RNN在处理长序列时存在长期依赖问题，即随着序列增长，模型难以记住较早时刻的信息，导致梯度消失或爆炸。为解决这一问题，LSTM（长短期记忆网络）被提出，它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来选择性保留或丢弃信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。LSTM的输入门决定新信息的保留程度，遗忘门控制旧信息的遗忘程度，细胞状态则通过选择性更新来存储记忆。虽然LSTM不能完全避免梯度消失或爆炸，但它通过门控机制显著改善了这一问题，使其在处理长序列时表现更优。
Dataset和Dataloader
最新发布
zx15600886035的博客
05-27 457
维度DatasetDataLoader核心职责定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”定义“如何批量加载数据”和“加载策略”核心方法（获取单个样本）、__len__（样本总数）无自定义方法，通过参数控制加载逻辑预处理位置在中通过transform执行预处理无预处理逻辑，依赖Dataset返回的预处理后数据并行处理无（仅单样本处理）支持多进程加载（典型参数root（数据路径）、transform（预处理）batch_sizeshuffle核心结论Dataset类：定义数据的内容和格式。
深度学习之-目标检测算法汇总(超全面)
一个不怎么正经的算法工程师的博客~不定期更新一些我所覆盖领域的干货~~~包你满意噢~~
05-22 1778
概括了目前YOLO目标检测模型从YOLOv1到YOLOv12的演进，并介绍了多种改进方法。这些改进包括引入注意力机制、多尺度特征融合、模型轻量化、与其他新技术结合（如Mamba模型、扩散模型等），以及优化损失函数和训练策略。文章还探讨了YOLO在农业、医疗、交通等领域的应用，并展示了其在复杂场景中的检测性能提升。此外，文章介绍了基于Transformer和MLP的目标检测改进方法，以及如何将大模型（如SAM）应用于目标检测任务。这些改进不仅提高了检测精度，还增强了模型的实时性和适应性。
计算机视觉与深度学习 ｜ 基于 YOLOv8 + BeautyGAN + CodeFormer + Face Parsing 实现简单的人脸美颜
尘世冰封的专栏
05-24 247
以下是一个基于YOLOv8、BeautyGAN、CodeFormer和Face Parsing的完整人脸美颜实现方案。包含算法流程、完整代码实现（附详细注释）和核心公式说明。该实现方案完整覆盖从人脸检测到美颜输出的全流程，代码经过模块化设计便于扩展。Face Parsing皮肤分割。CodeFormer细节增强。BeautyGAN皮肤美化。YOLOv8人脸检测。
Nat Rev Genet | 如果DNA序列能“说话”？深度学习S2E（序列2表达）模型正在听懂基因组的调控秘密！
组学之心，专注多组学/ 医学AI 领域
05-24 1104
基因转录调控： 基因转录受启动子和增强子等DNA元件调控，其活性又受**转录因子（TFs）**控制。高度复杂的组合逻辑： 调控网络涉及TFs和调控元件之间复杂的组合作用，使得仅从DNA序列预测基因活性的计算模型构建异常困难。
学习深度学习是否要先学习机器学习？
2501_91695603的博客
05-17 1760
不管你后面是不是真的想要从事机器学习或者深度学习这方面，我都希望你能有时间去学习的时候，多多的了解一下 AI 技术 ，还是那句话，时间紧的情况下，怎么快速的为目标服务是最重要的，先学对自己有用自己需要的内容。就比如我给计算机一些动物的图片，然后告诉计算机哪个是老虎，哪个是狮子，计算机根据我给出的“图片和答案的特征”去学习“老虎为什么是老虎，狮子为什么是狮子”。这三部分看着挺唬人，其实只需要学习需要的内容，如果你的时间稍微宽裕一点，可以花一个半月左右的时间，如果时间紧，那就压在一个月以内一鼓作气的搞定。
【深度学习】损失“三位一体”——从 Fisher 的最大似然到 Shannon 的交叉熵再到 KL 散度，并走进 PET·P-Tuning微调·知识蒸馏的实战
weixin_41645791的博客
05-24 773
1912 Fisher 用最大似然把「让数据出现概率最高」变成参数学习；1948 Shannon 把交叉熵解释成「最短平均编码长度」；1951 Kullback-Leibler 用相对熵量化「多余信息」。三条历史线落到今天深度学习同一个损失——交叉熵。下面按 时间 → 问题 → 数学 → 代码 的顺序拆解，并演示它们在二/多分类、知识蒸馏（含温度 T）和 PET 软模板微调里的角色。
生成模型——PixelRNN与PixelCNN
大摆王的博客
05-24 1146
PixelRNN 是一种基于循环神经网络（RNN）的像素级生成模型，通过逐个像素地生成图像来构建完整的图像，其核心思想是将图像中的像素视为序列，并利用 RNN 的能力来捕捉像素之间的依赖关系。PixelCNN 是一种基于卷积神经网络（CNN）的像素级生成模型，它使用掩码卷积来捕捉像素之间的依赖关系。
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现CEEMDAN-ABC-VMD-DBO-CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-21 627
以下是一个结合CEEMDAN、ABC优化VMD、DBO优化CNN-LSTM的完整时间序列预测实现方案。该方案包含完整的数据生成、算法实现和模型构建代码。
算法学习——从零实现循环神经网络
m0_47211450的博客
05-24 959
本文介绍了从零实现循环神经网络（RNN）的过程，包括数据准备、参数初始化和模型训练。
yolov5模型鲁棒性
04-03
以下是YOLOv5模型鲁棒性的几个方面： 1. 多尺度检测：YOLOv5采用了多尺度检测策略，可以在不同尺度下检测目标物体。这使得模型能够适应不同大小的目标，并且在远近距离的情况下都能有较好的检测效果。 2. 数据增强...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值