神经网络鲁棒性评估一直是深度学习领域中一个热门的研究方向,该论文是通用评估神经网络鲁棒性方法的开山之作。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...
在前三篇有关对抗样本的文章中主要探讨了对抗样本的性质,在本篇文章中则引出对攻击算法的探讨,从评估神经网络的鲁棒性开始,到引出C&W算法。文章为《Towards Evaluating Robustness of Neural Network》。 Abstract 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,神经网络在对抗样本面前却显得十分脆弱。但是...
在攻击方法上，作者提出了一种求解神经网络鲁棒性上界的攻击策略，针对二阶、零阶和无穷阶范数，分别设计了相应的优化方法。通过实验调整参数和优化策略，作者的攻击算法在对抗蒸馏模型上也取得了显著效果，即使在黑盒攻击中也显示出强大的穿透力。总的来说，文章深入探讨了评估神经网络鲁棒性的挑战，并通过...
这篇文章将重点讨论图神经网络模型的性能评估以及鲁棒性分析。 一、图神经网络模型的性能评估方法 1. 节点分类(Node Classification):节点分类是GNN模型中最常见的任务之一,该任务需要将图中的每个节点划分到预定义的类别中。节点分类通过比较GNN模型预测的节点标签与真实标签来评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率...
通用评估神经网络鲁棒性方法《CLEVER》的开创性论文，将鲁棒性问题转化为估计局部Lipschitz常数，借助极值理论，提出了一种适用于未知攻击并计算成本较低的度量工具。论文深入探讨了数学概念，如神经网络分类器的鲁棒性定理，对抗样本与扰动的定义，以及Lipschitz连续性和梯度范数的关系。分类器鲁棒性基于Lipschitz...
神经网络的鲁棒性评估方法、装置、设备及存储介质.pdf,本申请涉及人工智能领域,具体涉及一种神经网络的鲁棒性评估方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:基于待评估神经网络的应用任务,构建鲁棒性评估模型,鲁棒性评估模型包括量化评估指标以及n个级别的度量元;获取
本发明公开了评估神经网络图像分类模型鲁棒性的方法及装置,该方法包括:S1:获取样本集,样本集内包括图像样本;S2:将样本集中任意的第一图像样本输入神经网络图像分类模型中,获取第一图像样本的特征图;S3:输入第一图像样本,通过热力图生成算法,基于神经网络图像分类模型和特征图,获取第一图像样本的热力图;S4:基于热力图...
【英语版】国际标准 ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview 人工智能 (AI) 神经网络鲁棒性评估 第1部分:概述.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 ...
1.一种用于评估神经网络(1)的特定于功能的鲁棒性的方法,包括以下步骤: -提供所述神经网络(1),其中,基于包括训练数据的训练数据集(2)训练或已训练所述神经网络(1), -通过操纵所述训练数据集(2)来产生至少一个改变的训练数据集(4),其中,为此分别在保持在语义上有意义的内容的情况下改变所述训练数据, -确定...
摘要 本发明公开了一种基于神经网络的分布式储能鲁棒性评估方法,所述方法包括:对采集的分布式储能系统的实时监测数据和历史数据经预处理及属性转换后,输入预先建立和训练好的评估模型,得到输出权重,实现鲁棒性评估;其中,所述评估模型的训练数据集基于生成对抗网络得到新的数据点,并结合切比雪夫多项式进行调整,实现数据集的...