2)修改网络,比如:添加更多层/子网络、改变损失/激活函数等。 3)当分类未见过的样本时,用外部模型作为附加网络。 2 神经网络鲁棒性相关方法概述 2.1 评估神经网络的鲁棒性 神经网络为大多数机器学习任务提供了最先进的结果。不幸的是,神经网络容易受到对抗性样本的影响:给定一个输入 x 和任何目标分类 ,可能找到一...
具体来说,衰退风险是指与较小扰动情况相比,IBP系列训练方法在较大扰动情况下不能提供预期的鲁棒神经网络的现象。为了缓解这种衰退风险,我们提出一种全局的、单调递减的鲁棒神经网络训练策略,该策略在每个训练轮次考虑多个扰动(全局鲁棒性训练策略),并将其相应的鲁棒性损失以单调递减的权重进行组织(单调递减鲁棒性训练策略...
除此之外,GNN模型表现出的不鲁棒(non-robustness)的特点,也说明了神经网络并没有达到我们预想工作机制:假设神经网络能够学习到有意义的语义特征表示,而较小的数据扰动并不会改变数据的基本语义,所以模型对扰动样本应该也能学习到几乎相同的特征表示(也就是不会模型的输出在扰动前后不应发生变化),但实际上并不是这样。
泛化性挑战：在图结构数据中，节点和边的关系是复杂且多样的。传统神经网络在处理图数据时，往往难以捕捉这种复杂关系，导致泛化性差。模型在训练数据上表现良好，但在新的图结构数据上表现不佳，这是泛化性挑战的体现。鲁棒性挑战：图结构数据可能受到噪声、攻击或数据缺失的影响。传统神经网络在面对这些干扰时往往表现...
鲁棒分析之后,帮助更好地理解业务,边界,控制,那么这时可以抽象交互的模型了。 浅析交互模型 寻找对象之前的交互关系,强调顺序,强调协作。 构建交互模型 深入分析用例中的事件流, 引入实体对象,引入边界对象和参与者,引入控制对象。 交互建模之后 添加各类的属性与方法,引入基础类,质量评审,用设计模式进行优化。
神经网络训练和鲁棒性 1 神经网络训练过程 神经网络的训练可以理解为在一个神经网络模型(Model)上训练一个高度复杂的函数来拟合给定的训练集(Training Set),并且在测试集(Testing Set)上也能有较好的泛化能力。一般来说,训练集用于训练神经网络模型的参数,测试集则用来评估最终模型的泛化能力,但不参与参数调整的过程...
作者将神经网络鲁棒性问题转换成局部Lipschitz常数的估计问题,并利用极值理论方法进行评估,进而提出了一种度量神经网络鲁棒性的通用方法-CLEVER,该方法可以对不可知的攻击方式进行评估,并且对于大规模的神经网络计算成本较少。该论文涉及到大量的数学推导,需要沉下心来慢慢琢磨。
他们正在研究神经网络需要加强的另一种特性——鲁棒性,即网络处理微小变化的能力。例如,一个鲁棒性差的网络可能已经学会了识别长颈鹿,但它会将一个几乎没有修改的版本错误地标记为沙鼠。2019年,在Bubeck和同事们意识到这个问题与网络规模有关时,也试图进行一些与之相关的定理证明。
什么是神经网络的鲁棒性 神经网络性能指标 1. 计算平台的两个指标:算力 与带宽 算力:也称为计算平台的性能上限,指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数。单位是FLOPSorFLOP/s。 带宽:也即计算平台的带宽上限,指的是一个计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存交换量。单位是Byte/s。
陈广,2009 年毕业于上海交通大学生物技术专业,获理学学士学位。2016年毕业于中科院神经所,获神经科学博士学位。2017年至今先后在美国纽约大学和贝勒医学院从事博士后研究。主要运用高密度阵列电极和双光子钙成像技术对多脑区神经元群体活动进行同步记录,并结合宽场或单