评估条件不同:评估鲁棒性时,通常在相同的数据分布中引入噪声或变化来测试模型的稳定性;而评估泛化性时,则需要将模型应用于独立的测试集,观察其在不同于训练集的数据上的表现。 优化方法不同:提高鲁棒性可能涉及数据清洗、特征工程、异常值处理等方法;而提高泛化能力则可能需要模型选择、正则化、交叉验证等策略。 相...
虽然鲁棒性和泛化性是深度学习中两个独立的概念,但它们之间却存在着紧密的联系。一个理想的深度学习模型,应该既具有鲁棒性又具有泛化性。只有这样,它才能在各种复杂和不确定的环境中保持稳定的性能,并准确地进行预测。 相辅相成:鲁棒性为模型提供了抵御输入数据噪声和异常的能力,而泛化性则使模型能够在新数据上保持...
鲁棒性和泛化性是机器学习和人工智能模型的两个关键特性,分别描述了模型在面对噪声或异常数据时的稳定性,以及在新数据上的预测能力。鲁棒性强调模
为了应对图结构数据上的挑战，图神经网络应运而生。这类网络能够更好地捕捉节点之间的关系，从而提升模型的泛化性和鲁棒性。图神经网络通过以下几种方式解决问题：图卷积网络（GCN）：GCN是一种常见的图神经网络，它通过将节点的邻居信息聚合，逐层传递信息，从而更好地捕捉节点的上下文关系。GCN在社交网络分析、推荐...
为了让模型在实际应用中表现得更好，我们需要采取一系列措施来提升其鲁棒性和泛化能力。1. 数据增强：让训练数据更丰富 数据增强（Data Augmentation）就像是给模型“吃”更多的“食物”。通过在原有数据的基础上生成新的训练样本，比如在图像识别任务中，可以通过旋转、缩放、翻转等操作来创造新的图片。这样一来，...
目前,神经图像压缩(NIC)在分布内(in-distribution, IND)数据的 RD 性能和运行开销表现出了卓越的性能。然而,研究神经图像压缩方法在分布外(out-of-distribution, OOD)数据的鲁棒性和泛化性能方面的工作有限。本文的工作就是围绕以下关键问题展开的:
鲁棒性增强可以使模型更具实用性和可靠性。 可解释性和可视化: 图结构数据的复杂性使得模型的解释性和可视化变得尤为重要。如何使图神经网络的决策过程更加透明和可解释,是一个热门的研究领域。 总之,图结构数据在现实世界中广泛存在,而神经网络的发展使得我们能够更好地处理图数据上的泛化性和鲁棒性挑战。图神经网络...
然而,这些模型在下游任务中通常需要微调优化,这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力,并需要大量的计算资源。论文提出新颖的Robust Adapter(R-Adapter),可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解决这两个问题。该方法将轻量级模块集成到预训练模型中,并采用新颖的自我集成技术以提高超出分布范围的鲁棒性,并大幅减少...
然而,这些模型在下游任务中通常需要微调优化,这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力,并需要大量的计算资源。论文提出新颖的Robust Adapter(R-Adapter),可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解决这两个问题。该方法将轻量级模块集成到预训练模型中,并采用新颖的自我集成技术以提高超出分布范围的鲁棒性,并大幅减少...
强化学习的泛化性容易理解，即为测试环境下和训练环境略有不同时的模型性能。而鲁棒性一般指，面对异常...