BadNets:识别机器学习模型供应链中的漏洞 摘要 基于深度学习的技术已经在各种各样的识别和分类任务上取得了最先进的性能。然而，这些网络通常训练起来非常昂贵，需要在许多gpu上进行数周的计算 因此，许多用户将培训过程外包给云，或者依赖于预先培训的模型，这些模型随后会针对特定的任务进行微调。 在本文中，我们展示了外包训练引入了新的安全风险:攻击者可以创建一个经过恶意训练的网络 一个反向涂鸦的神经 ...
2019-08-13 23:06 0 569 推荐指数：
Abstract 从Bert到Transformer到Attention，想要了解这一套体系的内部机制，便从将Attention机制运用到NLP问题中的第一篇论文开始阅读。 Neural Machine Translation（NMT） 旨在建一个单个神经网络，这个网络可以共同调整以最大化模型 ...
论文信息：Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者：Veagau 编辑时间：2020年01月07日 本文是2017年ICLR的会议论文 ...
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文章：Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接：https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning ...
，(learning to see in the dark)[https://www.cnblogs.com/yongj ...
《Backdoor Learning: A Survey》阅读笔记 摘要 后门攻击的目的是将隐藏后门嵌入到深度神经网络(dnn)中，使被攻击模型在良性样本上表现良好，而如果隐藏后门被攻击者定义的触发器激活，则被攻击模型的预测将被恶意改变。这种威胁可能发生在训练过程没有完全控制的情况下 ...
这是一篇图像增强的论文，作者创建了一个数据集合，和以往的问题不同，作者的创建的see in the dark（SID）数据集合是在极其暗的光照下拍摄的，这个点可以作为一个很大的contribution 实际上我认为作者实际上是做了三个工作，以及图像去马赛克（demosaic）,图像增强 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
