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2022年6月12日
【论文笔记】(2019,PGD)Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks
摘要: 摘要 作者从鲁棒优化(robust optimization)的角度研究了神经网络的对抗鲁棒性(adversarial robustness)。基于鞍点公式(min-max)本文提出了一种防御任何对抗样本的方法。 1 介绍 本文的主要贡献: 对抗样本的生成、对抗训练(即攻击与防御)是同一的,这是一个
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posted @ 2022-06-12 05:42 李斯赛特
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