【文章推薦】Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing

原文：Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing

目錄概主要內容定理代碼 Cohen J., Rosenfeld E., Kolter J. Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing. International Conference on Machine Learning ICML , . article cohen certified, title Certi ...

2020-09-22 19:34 0 426 推薦指數：

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[paper] Generating Text via Adversarial Training

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【論文閱讀】MEAL: Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning

轉載請注明出處：https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址：https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://g ...

LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping論文解讀

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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 ...

Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks

目錄概主要內容基本的概念目標函數如何選擇c 如何應對Box約束 $L_2$ att ...

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魯棒圖與系統需求分析魯棒圖（Robustness Diagram）是由Ivar Jacobson於1991年發明的，用以回答“每個用例需要哪些對象”的問題。后來的UML並沒有將魯棒圖列入UML標准，而是作為UML版型（Stereotype）進行支持。對於RUP、ICONIX等過程，魯棒圖都是 ...

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