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...
德克萨斯大学奥斯汀分校的Alex Dimakis表示，现在实际情况已经不是这样了，神经网络的参数数量远远超过了训练样本的数量，这说明了教科书上的内容必须得重写进行修正。研究人员正在研究神经网络的鲁棒性（robustness），即网络处理小变化的能力。例如，一个不鲁棒的网络可能已经学会了识别长颈鹿，但它会把一个几乎没有修改的...
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...
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...
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。
但是,神经网络模型存在一些问题,比如它的精度和鲁棒性。 精度是指神经网络在对数据进行预测时的准确度。在理想情况下,神经网络应该能够完美的预测数据。然而,在实际应用中,网络的精度可能并不完美,因为数据集可能存在不同的噪声和数据缺失等问题。因此,如何提高神经网络的精度是一个非常重要的问题。 有几种方法可以...
神经网络 : 前向传播 神经网络 : 反向传播 神经网络 : 优化算法 神经网络 : 输出结果 步骤详解 1. 准备训练数据 首先,我们需要准备一组训练数据,包括输入和相应的输出。训练数据的质量和多样性对于模型的鲁棒性非常重要。你可以使用现有的数据集,或者自己收集和标记数据。
高阶残差卷积神经网络(HOResNet) 针对传统图像特征表达能力差和适应性不强的问题,提出了一种高阶残差卷积神经网络方法(HOResNet)。该方法通过引入高阶残差模块,利用网络中底层特征的细节描述和高层特征的全局表达,为病害表观提供丰富细致的特征表达,有效提高了识别精度和鲁棒性。 高阶残差和参数共享反馈的卷积神经网络...
本文作者在ISSRE’21中设计了一个基于证伪的神经网络鲁棒性验证算法(见图4)。该算法是寻找输入对 (x,x') 满足。遍历所有可能的标签是否满足不等式。改进后的方法是,先对所有非目标遍历所有可能的标签是否满足不等式进行排序。排序的准则是将最有可能被误判的标签放在前面,然后按照顺序查看上面的不等式是否成立。
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...