论文链接: Robustness of Graph Neural Networks at Scale (neurips.cc)作者: Abstract 鉴于图神经网络 (GNN) 的受欢迎程度和应用的多样性,图神经网络 (GNN) 变得越来越重要。然而,现有对其对抗性攻击脆弱性的…
我们评估对三个标准数据集的攻击:MNIST ,一个数字识别任务(0-9); CIFAR-10 ,一个小图像识别任务,也有10个类别; 和ImageNet ,这是一个具有1000个类别的大图像识别任务。 图1显示了我们的技术在经过MNIST和CIFAR数据集训练的防御性蒸馏网络上生成的对抗性示例。 在ImageNet分类任务的一个极端示例中,我们可以通过...
Neural networksStimulus controlStimulus selectionArtificial feed-forward neural networks are commonly used as a tool for modelling stimulus selection and animal signalling. A key finding of stimulus selection research has been generalization: if a given behaviour has been established to one stimulus, ...
2.2. Stability Training Method(稳定训练) (Improving the robustness of deep neural networks via stability training)括号中的文章指出了深度神经网络的输出不稳定问题。作者提出了一种针对小输入扰动稳定深层网络的训练方法,并将其应用于近似重复图像检测、相似图像排序和图像分类任务。受他们的启发,作者将Stability Tra...
Evaluating the Robustness of Neural Networks: An Extreme Value Theory Approach 简介: 本文主要提出了一种 不依赖于特定攻击 (attack-agnostic) 的衡量模型鲁棒性的一种方法。作者称之为 CLEVER (Cross Lipschitz Extreme Value for nEtwork Robustness). 该方法特点如下: ...
【论文回顾】Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Nicholas Carlini, David Wagner, Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks概提出了在不同范数下ℓ0,ℓ2,ℓ∞ℓ0,ℓ2,ℓ∞下生成adversarial samples的方法, 实验证明此类方法很有效.主要内容基本的概念本文主要针对多分类问题, 假设神经网络...
Describe the main principles behind data perturbation and abstract interpretation Construct protocols to assess robustness of a neural network How will I benefit? What will I gain? Course aim Prerequisites How will I learn?
内容提示: Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks —Part 1: Overview© ISO/IEC 2021TECHNICAL REPORTISO/IEC TR24029-1First edition2021-03Reference numberISO/IEC TR 24029-1:2021(E) 文档格式:PDF | 页数:40 | 浏览次数:160 | 上传日期:2021-05-05 21:...
ISO/IEC 24029-1:2021 互动点播认知培训课程:如何评估神经网络的稳健性How to assess robustness of neural networks awareness on-demand training course 我们的AI培训课程旨在为个人和组织提供必要的知识和技能,以践行最佳实践标准,并在复杂的AI监管环境中探索。在这个快速发展的领域,了...