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Adversarial Perturbation Constraint对抗扰动约束
对抗扰动约束(Adversarial Perturbation Constraint)是在机器学习和深度学习领域中,一个涉及对抗样本(Adversarial Examples)的概念。对抗样本是指通过对输入数据进行微小、特意设计的扰动,使得模型产生错误预测或分类的输入数据。对抗扰动约束涉及这些扰动的生成和应用时的限制条件。 主要概念 对抗样本:这些是经过精心修改的输入数据,目的是欺骗机器学习
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【论文记录】Input Perturbation: A New Paradigm between Central and Local Differential Privacy
算法&基本思想 By line 7 in Algorithm 1, it can be seen that the noise added to the original data affects the gradient. (adds noise to original data instances, leading perturbation on the gradient and ev
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【翻译】Diversified Arbitrary Style Transfer via Deep Feature Perturbation
通过深度特征扰动实现多样化的任意风格转移 文章目录 Abstract1. Introduction2. Related Work3. 特定风格的特征空间4. 深度特征扰动5. Experimental Results5.1. Implementation Details5.2. Ablation Study5.3. 比较 6. Conclusion Abstract 图像风格转
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