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RSS订阅原创 论文笔记：Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features
最近在研究对抗样本的迁移能力，但发现目前很少有文章解释迁移性产生的原因。
2023-08-22 14:58:42
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原创 CVPR2018论文笔记: Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Visual Classification
论文百篇计划第二篇，cvpr2018的一篇文章，引用量1800。作者来自密歇根大学安娜堡分校。最近的研究表明目前DNN容易收到对抗样本的攻击，理解物理世界中的对抗样本对发展弹性学习算法非常重要。我们提出种通用的攻击算法，Robust Physical Perturbation（RP2），生成鲁棒的对抗样本在不同的物理环境下。针对道路标志牌的攻击表明，我们的物理攻击能够在多种环境条件下实现较高的准确率。...
2022-06-10 20:24:35
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原创 NIPS2021论文笔记：Adversarially Robust 3D Point Cloud Recognition Using Self-Supervisions
本文一作是来自密歇根大学的Sun Jiachen。本文提出将自监督学习（SSL）加入对抗训练的过程，可以有效提高模型的鲁棒性。本文的分析还发现DGCNN和Jigsaw Proxy任务可以提高神经网络的鲁棒性， 因为学习到了局部特征，从而限制了点级的扰动到模型最终输出的传播。......
2022-06-06 20:59:27
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原创 5.1 数据结构笔记之堆
类似操作系统进程调度这样的场景中，我们需要管理一个带任务优先级的队列，经常要从优先队列中获取优先级最高的任务。堆结构可以高效地解决这类问题。堆是一种特殊的队列,取出元素的顺序是按照元素优先级的大小。1 组织队列的方式若采用数组或链表实现优先队列数组 :插入 — 元素总是插入尾部 删除 — 查找最大（或最小）关键字 — 从数组中删去需要移动元素O(n)...
2018-10-02 23:32:18
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原创 使用tensorflow自带的tensorboard实现数据结果的可视化
使用tensorflow自带的tensorboard实现数据结果的可视化程序源码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow数据来源 http://yann.lecun.com/exdb/mnist介绍：TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到...
2018-10-01 15:17:57
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2017-10-23 12:32:03
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空空如也
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