原於 年 月在實驗室組會上做的分享,今天分享給大家,希望對大家科研有所幫助。 今天給大家分享一下對抗訓練 Adversarial Training,AT 。 為何要選擇這個主題呢 我們從上圖的Attention的搜索熱度可以看出,Attention在出現后,不斷被人們所重視,基本上現在的頂會論文都離不開Attention。 同樣,AT的搜索熱度也持續高漲,因此,我們有理由相信AT也能像Attent ...
2018-07-31 12:09 0 802 推薦指數:
本文把對抗訓練用到了預訓練和微調兩個階段,對抗訓練的方法是針對embedding space,通過最大化對抗損失、最小化模型損失的方式進行對抗,在下游任務上取得了一致的效果提升。有趣的是, ...
背景 方法 作者們提出了一種模型驅動的方法,使用自動對抗的方法自動生成未觀察過的對抗樣本,並運用生成的樣本最終提升閱讀理解模型的效果魯棒性,全程無需人工參與。 該方法可以簡 ...
Domain-adversarial training of neural networks Abstract 我們介紹了一種新的用於域自適應的表征學習方法,其中訓練和測試時的數據來自相似但不同的分布。我們的方法直接受到域 ...
Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation Learning 2020-06-12 10:25:21 Paper: https://arxiv.org/abs ...
論文鏈接:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Zhou_DaST_Data-Free_Substitute_Training_for_Adversarial_Attacks_CVPR_2020_paper.html 先介紹對抗 ...
Detection of Adversarial Training Examples in Poisoning Attacks through Anomaly Detection——閱讀筆記 小組成員:岑鵬,吳易佳,秦紅梅 2020.4.15 1. 背景 ...
通過對抗訓練實現半監督的異常檢測 Abstract 異常檢測在計算機視覺中是一個經典的問題,即從異常中確定正常,但是由於其他 ...