随机优化与鲁棒性优化的区别

最新推荐文章于 2024-05-08 09:41:48 发布
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分类专栏： C++
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文献记录(part68)--K- 近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法
小山羊的学习日志
04-09 382
学习笔记，仅供参考，有错必纠 关键词：监督学习 , 对抗机器学习 , 对抗鲁棒性 , 鲁棒性验证 , K- 近邻分类器 K- 近邻分类器鲁棒性验证:从约束放松法到随机平滑法 摘要 本文研究 K- 近邻分类器的鲁棒性验证问题 . 形式化鲁棒性验证的目标是计算分类器在给定样本点上的最小对抗扰动的精确值或者最小对抗扰动的非平凡下界 . 我们将计算 K- 近邻分类器的最小对抗扰动形式化为一组二次规划问题 . 二次规划问题的数目随近邻参数 K 的增大呈指数级增长 , 精确求解该组二次规划问题往往不可行 . 约束
随机优化和鲁棒优化的区别
思我所
02-27 1万+
随机优化（SO）和鲁棒优化（RO）实际上都是针对不确定情况的优化方法，从系数本身来说，SO需要知道或者预设一个该系数的概率分布，而RO需要知道这个系数的取值范围。从求解思路上来说，SO通常是限制失败的概率，即出现不确定系数的这个约束公式有X的概率成立，由于系数的概率分布已知，可以将这条约束转化成确定性约束，进而求解。RO的思路就要保守一些，简单说就是我不能接受约束条件失效。对于这个系数的所有取值我...
随机优化与鲁棒优化的适应性分析
贾贾的博客
03-23 1686
随机优化和鲁棒优化是处理不确定性问题的两种主要方法，它们在许多领域都有应用，比如供应链管理、能源系统优化、金融工程等。这两种方法在适应性方面有各自的特点和适用场景。
不确定优化入门：用简单实例讲明白随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化
taozibaby的博客
01-28 5083
不确定优化入门：用简单实例讲明白随机规划、鲁棒优化和分布鲁棒优化
鲁棒随机优化（Robust Stochastic Optimization）和RSOME
wdl1992的博客
07-08 1万+
鲁棒随机优化（Robust Stochastic Optimization）和RSOME前言1. RSO2. 简单示例2.1 单产品的报童问题(one-product newsvendor problem)2.2 Wasserstein 模糊集2.3 测试求解总结 前言 记录一下鲁棒优化的学习内容。鲁棒优化和随机优化是不确定性优化中常用的两种方法。其中随机优化的随机变量的概率分布是确定的，对于不确定性观测而言其，确定性的概率分布太乐观了。而对于鲁棒优化是优化不确定下的worst-case的情形，而往往实际的
鲁棒优化的原理及应用.pdf
09-09
3.与随机优化的区别 1.鲁棒优化没有假设不确定参数的分布，即每个可能值都同等重要，而随机优化则依赖于不确定参数的概率分布。 2.鲁棒优化面向最坏情况，代表一个最保守的结果，而随机优化则通过概率分布来评估各种...
基于麻雀算法优化的LSSVM回归预测：提升准确性、效率与鲁棒性的解决方案
04-28
内容概要：本文探讨了如何通过麻雀算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的回归预测，以提高预测的准确性、计算效率和鲁棒性。文中详细介绍了LSSVM回归预测面临的挑战，特别是惩罚参数和核惩罚参数的选择难题。麻雀...
基于数据驱动的分布鲁棒优化随机最优潮流的MATLAB源代码实现 - 随机最优潮流
最新发布
05-24
内容概要：本文介绍了基于数据...其他说明：该方法利用Wasserstein度量来量化预测误差分布，通过分布鲁棒优化确保模型对不同数据集的鲁棒性。同时，提供的MATLAB源代码可以帮助研究人员快速上手并应用于实际项目中。
Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing
MTandHJ的博客
09-22 2491
文章目录概主要内容定理1代码 Cohen J., Rosenfeld E., Kolter J. Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing. International Conference on Machine Learning (ICML), 2019. @article{cohen2019certified, title={Certified Adversarial Robustness via Randomized Smo
通过随机平滑验证对抗鲁棒性
欢迎来到道的世界
09-03 3245
 当前很多研究工作提出了用于训练分类器的启发式算法，其目的是使分类器对对抗扰动具有一定鲁棒性。然而，这些启发式算法中的大多数算法缺乏相应的理论基础做支撑。随之而来出现了关于分类器可证鲁棒性的一系列理论研究工作，即在任何输入样本点的预测在围绕在该样本点的某个集合内是一个可验证的常数。在该文中，作者首次提供了随机平滑的严格鲁棒性保证证明，论文分析表明，使用高斯噪声进行平滑会在 ℓ2\ell_2ℓ2​范数下产生可证明的鲁棒性，而且论文中验证神经网络鲁棒性的方法可以扩展到像ImageNet等足够大的神经网络中。该论
随机平滑认证对抗性鲁棒性的开源利器
gitblog_00062的博客
05-08 444
随机平滑认证对抗性鲁棒性的开源利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个数字化时代，深度学习模型的安全性和鲁棒性已经成为核心议题之一。而随机平滑认证这一开源项目提供了一种强大且可证明的对抗性防御策略，适用于L2范数下的大规模图像识别任务。 项目简介 该项目基于论文《通过随机平滑实现验证的对抗性鲁棒性》（Certified Adversarial Robustne...
优化｜鲁棒优化基础
weixin_53463894的博客
12-08 1万+
作者：苏向阳 本文讲解了鲁棒优化的基础内容，内容主要分为3个部分：1.不确定性最优化。2.不确定集。3.对等式转换理论。在末尾附上了一个简单的算例及代码便于读者理解。该文也是【运筹OR帷幄】鲁棒优化电子书系列的文章内容之一。 1.不确定性最优化（Optimization under uncertainty） 1.1 不确定优化方法 实际生活中很多问题都具有不确定性（Uncertainty），随着最优化理论的不断发展和计算机能力的提高，不确定性优化受到了学界前所未有的重视。早在20世纪50年代，B..
【论文笔记】(De)Randomized Smoothing for Certifiable Defense against Patch Attacks
weixin_40653850的博客
07-26 917
例如，对于CIFAR-10上的5×5补丁攻击，我们的方法实现了高达57.6%的认证精度（分类器的清洁精度约为83.8%），而现有方法的认证精度最多为30.3%（分类器的清洁精度约为47.8%）。我们的可证明的稳健分类方案是基于随机平滑，这是一类可证明的稳健分类器，所有这些方法都依赖于一个类似的机制——如果有足够大的一部分来自x的噪声图像被归入某个类别c，那么在高置信度下，多个来自x0的噪声图像也将被分配到这个类别。这种方法的优势在于，利用块攻击的结构特征，使用块代替点，降低相交到对抗补丁的概率。...
随机优化工具 Stochastic Optimization Techniques
chiechie的博客
09-29 1554
@(Paper summaries)[Neural Networks|Optimization] Stochastic Gradient Descent Momentum Nesterovs Accelerated Gradient Adagrad RMSProp Adadelta Adam ESGD Adasecant vSGD RpropNeu
A Practical Guide to Robust Optimization 鲁棒优化实用指南
qq_17732497的博客
01-23 4119
Abstract 本文主要目的是介绍鲁棒优化思想以及在实际中的应用场景，并且举出一些例子，帮助实际工作者的理解。 1. Introduction 实际优化任务中会包含很多随机数据。这些数据或者本神就是随机的或者由于一些误差。对于这些误差目前有两种手段来处理：随机优化和鲁棒优化。随机优化有一个很重要的假设：随机数据的分布是已知的或者是估计的。如果这个条件满足那么随机优化问题就是可行的。 鲁棒优化，并不需要随机数据的概率分布是已知的，但是它又假设随机数据是在所谓的“不确定集合”（uncertainty set）
分布式鲁棒优化基础知识学习 | Ref：《鲁棒优化入门》「运筹OR帷幄」
weixin_43905651的博客
10-15 1万+
鲁棒：考虑最坏情况；分布：最坏情况的主体是环境参数的分布变量。从数学角度说，分布式鲁棒优化囊括随机规划和传统鲁棒优化两种形式。当分布式鲁棒优化下，环境变量的分布函数获知时，分布鲁棒优化退化为随机优化；仅知其不确定集时，退化为经典鲁棒优化。
鲁棒优化（一）
qq_25018077的博客
09-11 1万+
初步认识鲁棒优化
鲁棒优化入门(4)-两阶段鲁棒优化及行列生成算法(C&CG)超详细讲解(附matlab代码)
热门推荐
配电网和matlab的博客
05-20 2万+
鲁棒优化是应对数据不确定性的一种优化方法，但单阶段鲁棒优化过于保守。为了解决这一问题，引入了两阶段鲁棒优化(Two-stage Robust Optimization)以及更一般的多阶段鲁棒优化，其核心思想是将决策问题分为两个阶段。第一阶段是进行初步决策，第二阶段是根据第一阶段的决策结果制定更好的决策策略，应对数据不确定性的影响。这种方法可以降低保守性，提高鲁棒性。假设一阶段和二阶段决策问题都是线性规划，并且不确定性集合U是一个有限的离散集合或者多面体集。
随机优化、鲁棒优化、两阶段鲁棒优化
01-28
### 关于随机优化、鲁棒优化及两阶段鲁棒优化 #### 随机优化概念与方法 随机优化是一种处理含有不确定性的决策问题的方法，在这种框架下，不确定性通常被假设为遵循某种概率分布。目标函数和/或约束条件中的参数不再是固定的数值而是随机变量。因此，解决方案不仅依赖于已知数据还取决于这些随机因素的概率特性。解决这类问题常用的技术包括但不限于期望值模型、机会约束规划以及样本平均近似(SAA)[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def objective(x, mu=0., sigma=1.): z = (x - mu) / sigma return -(np.exp(-z**2 / 2.) / ((2 * np.pi)**0.5)) res = minimize(objective, x0=[0], args=(mu, sigma)) print(res.x) ``` 此代码片段展示了如何利用Python实现简单的单维正态分布下的最小化问题求解过程。 #### 鲁棒优化概述及其特点 鲁棒优化旨在寻找能够应对所有可能发生的不确定情景的最佳策略。不同于传统的基于特定分布假设的随机优化技术，鲁棒优化并不需要知道不确定因素的具体分布形式，只需要定义一个合理的不确定集来描述未知量的变化范围即可。这种方法特别适用于那些难以获得精确统计信息的情况，并且可以提供更加稳健可靠的决策支持。具体来说： - **硬约束**: 对任何可能出现的实际状况都要保持可行性； - **最坏情况下表现良好**: 即便是在极端不利条件下也能维持较好的性能水平； - **无需分布假设**: 不必事先确定不确定项的确切概率密度函数[^2]。 #### 两阶段鲁棒优化简介 两阶段鲁棒优化属于动态设置的一部分，其中第一阶段做出不可撤销的选择（比如投资建设设施），之后观察到具体的扰动实例再做第二阶段调整行动（如分配资源）。该类问题的关键挑战在于既要考虑当前决定对未来灵活性的影响又要兼顾即时成本效益之间的平衡关系。为了有效处理此类复杂结构的问题，研究人员提出了多种算法途径，例如仿射逼近、Benders分解以及其他迭代改进机制等[^3]。
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