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2020 年 10 月 31 日
【Google】深度学习对抗鲁棒性,43页ppt
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最新深度学习对抗鲁棒性教程
深度学习基础 Deep learning essentials
对抗扰动 Introduction to adversarial perturbations
Simple Projected Gradient Descent-based attacks
Targeted Projected Gradient Descent-based attacks
Fast Gradient Sign Method (FGSM) attacks
Natural [8]
Synthetic [1, 2]
Optimizer susceptibility w.r.t to different attacks 优化器对不同攻击的敏感性w.r.
对抗学习 Adversarial learning
Training on a dataset perturbed with FGSM
Training with Neural Structured Learning [3]
Improving adversarial performance with EfficientNet [4] and its variants like Noisy Student Training [5] and AdvProp [6]
https://github.com/dipanjanS/adversarial-learning-robustness
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https://github.com/dipanjanS/adversarial-learning-robustness
【百度提取码: itpv】Adversarial Robustness in Deep Learning
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