《对抗样本可提高图像识别度》之前的观念认为，对抗样本是ConvNets的威胁，并且对对抗样本的训练会导致干净图像的准确性下降。本文提出了相反的观点，使用对抗样本能够提高准确性。4.EnhancingCross-TaskBlack-BoxTransferabilityofAdversarial
从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...2020CVPR对抗样本相关论文整理(无开源代码...
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟AI前沿成果。本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一…
本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！本期推荐人：孙裕道，北京邮电大学网络空间安全学院在读博士生，主要研究方向为GAN图像生成和人脸，情绪对抗样本生成。#AdversarialAttack
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本期我们筛选了9篇「对抗样本」领域的最新论文，一起来看看读过这些论文的推荐人的推荐理由与个人评价吧！本期推荐人：孙裕道，北京邮电大学网络空间安全学院在读博士生，主要研究方向为GAN图像生成和人脸，情绪对抗样本生成。
近年来，深度学习在计算机视觉任务中获得了巨大成功，但与此同时，神经网络的安全问题逐渐引起重视，对抗样本热度持续不下。.本文选取了ICCV2019的3篇论文，从目标分类对抗攻击、语义攻击、对抗样本迁移性方面，为大家梳理最新进展。.论文1：FDA...
本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
伟大的GAN（生成对抗网络）前言：以下所有内容是学习过程中产生的，不一定具有Ture可信度，仅供初学者学习参考，如果有不对的地方，敬请指正再批评；所有参考资料均来源于互联网和论文，文末贴出链接。摘要：主要从警察与造者的通俗例子讲解生成对抗网络的基本原理，生成器与判别…
根据相关算法，AMiner近期最新推出了“生成式对抗网络”专题页，在该页面你可以研读近10年来GAN领域的百余篇经典论文，还可快速进行一键综述，了解GAN领域近年来的发展态势。按照必读论文的被引用量，我们挑选了TOP10作简要分析解读，供大参考学习。
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对抗训练论文采用了对抗训练对基线模型和特征去噪模型进行了训练。Distributedtrainingwithadversarialimages分布式训练对抗性图像的基本技巧如下:对于每个mini-batch,使用PGD...
在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里,你会快速get每篇精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟AI前沿成果。本...
经典论文01推荐理由:本文提出了FGSM,一种高效的baseline方法,同时给出了一个对抗样本迁移性的解释。——李茂森02推荐理由:本文结果阐明了人类视觉和当前DN...
在自然语言处理领域,对抗样本的攻击与防御近来受到很多研究者的关注,我们希望构建更稳健的NLP模型。在本文中,我们简要讨论了攻防的概念,并介绍了清华大学近日开源的NLP对抗样本...
ICLR2018大会的接收论文中,8篇有关防御对抗样本的研究中,7篇已经被攻破了——在大会开幕三个月之前。来自MIT和UCBerkeley的研究者定义了一种被称为「混淆梯度」(obfuscated...
ICLR2018大会的接收论文中,8篇有关防御对抗样本的研究中,7篇已经被攻破了——在大会开幕三个月之前。来自MIT和UCBerkeley的研究者定义了一种被称为「混淆梯度」(obfuscated...
经典论文01推荐理由:本文提出了FGSM,一种高效的baseline方法,同时给出了一个对抗样本迁移性的解释。——李茂森02推荐理由:本文结果阐明了人类视觉和当前DNN模型感知之...
OpenopenedthisissueJul1,2020·2commentsEnhancingCross-TaskBlack-BoxTransferabilityofAdversarialExamplesWithDispersionReduction论文地...
在测试时检测异常数据,可以同时检测出训练数据分布外样本和对抗样本AttacksMeetInterpretability:Attribute-steeredDetectionofAdversarialSamples(人脸...