論文閱讀 | Adversarial Training for Large Neural Language Models
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，這種對抗訓練方法不僅能夠在BERT上有提高，而且在RoBERTa這種已經預訓練好的模型上也能有 ...
原文：黑盒對抗攻擊論文《DaST: Data-free Substitute Training for Adversarial Attacks》閱讀感想
論文鏈接：https: openaccess.thecvf.com content CVPR html Zhou DaST Data Free Substitute Training for Adversarial Attacks CVPR paper.html 先介紹對抗攻擊的初級內容： 目前的圖像對抗攻擊分類： 一般化攻擊，這類攻擊根本不需要知道要被攻擊的神經網絡是啥樣的，產生的對抗樣本具有通 ...
2020-09-23 23:15 8 1011 推薦指數：
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對抗攻擊經典論文剖析（上）【FGSM、BIM、PGD、Carlini and Wagner Attacks (C&W)】
上篇： https://blog.csdn.net/qq_38556984/article/details/105616211 下篇：https://blog.csdn.net/qq_3855698 ...
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Adversarial Training
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