此外,作者提出了一种简单的迁移性测试中使用高置信度对抗性样本的方法,我们还展示了这种测试也可以用来破坏防御蒸馏。 2.2 从鲁棒优化的角度研究神经网络的对抗鲁棒性 近期研究表明,深度神经网络对对抗性样本是脆弱的——这些输入数据几乎与自然数据无法区分,但网络却将其分类错误。实际上,一些最新的发现暗示对抗性攻击...
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...
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。
深度神经网络的鲁棒性引发了学术界和工业界的高度关注,特别是在安全攸关领域。相比于验证神经网络的鲁棒性是否成立,本文关注点在于给定扰动前提下的鲁棒神经网络训练。现有的代表性训练方法——区间边界传播(IBP)和CROWN-IBP——在较小扰动下表现良好,但在较大扰动下性能显著下降,本文称之为衰退风险。具体来说,衰退风...
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脆弱，缺乏...
(一)鲁棒性 神经网络的鲁棒性就是指神经网络是否能在允许的扰动范围内仍然对输入做出相同的判断。但是目前深度神经网络做不到这一点,实验表明一个肉眼无法察觉的扰动可能会使神经网络做出截然不同的判断。近年来,越来越的学者开始研究如何利用形式化方法验证神经网络是否满足鲁棒性。
鲁棒性是指网络对噪声、干扰和攻击的抵抗能力。在实际应用中,网络往往会遇到各种不同的噪声和干扰,比如图像中的光照变化、扭曲、旋转等等。在这些噪声和干扰的情况下,网络的精度可能会降低,因此提高神经网络的鲁棒性也是非常重要的。 与提高精度不同,提高神经网络的鲁棒性是一个相对困难的问题。因为实际应用中的噪声...
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。
实际环境下,病害图像往往复杂多变,病斑区域小、对比度低,且易受光照、噪声等干扰,导致识别精度和鲁棒性不高。 创新方法 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...
神经网络的鲁棒性 神经网络鲁棒性预测,为解决这一问题,研究者相继提出了许多方法,其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。然而,经过对抗训练后神经网络对于正常样本的性能往往会下降,这一问题引起了学术界的广泛关注,这种准确度与鲁棒性之间互相妥协