MIXUP INFERENCE: BETTER EXPLOITING MIXUP TO DEFEND ADVERSARIAL ATTACKS 论文阅读

MIXUP INFERENCE: BETTER EXPLOITING MIXUP TO DEFEND ADVERSARIAL ATTACKS (ICLR 2020) 1 介绍 提高深度神经网络的鲁棒性 防御对抗攻击的 必要性 将防御方法分类为两种 推理阶段:加高斯噪声,图像非线性变换(不是足够可靠) 训练阶段:对抗训练(对clean图像识别有影响,计算昂贵) mixup training meth
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