鲁棒性专题
R-Adapter：零样本模型微调新突破，提升鲁棒性与泛化能力 | ECCV 2024
大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类，并在不同数据分布下提供了一致的准确性。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
模型“鲁棒性”是什么，和“泛化性”有什么异同。
文章目录 1.范例2. 鲁棒性包含哪些内容2.1. 对噪声的鲁棒性2.2. 对不同分辨率或缩放的鲁棒性2.3. 对图像压缩的鲁棒性2.4. 对光照变化的鲁棒性2.5. 对姿态和视角变化的鲁棒性2.6. 对领域迁移的鲁棒性2.7. 对对抗样本的鲁棒性2.8. 对丢失数据或不完整数据的鲁棒性2.9. 对时序数据的鲁棒性 3.鲁棒性和泛化性的关系3.1.泛化性（Generalization）3.2
深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。 鲁棒性（Robustness） 定义： 鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。 提高鲁棒性的方法： 数据增强： 通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训
“复杂天气条件下北京道路图像识别的鲁棒性提升策略”
在复杂天气条件下，北京道路图像识别的鲁棒性提升策略需要综合考虑多种因素，包括天气状况、图像采集设备的性能、图像处理算法的优化等。以下是一些具体的策略： 一、预处理策略 图像去噪： 复杂天气条件下（如雨、雪、雾霾等），图像中常含有大量噪声。通过高斯滤波、中值滤波等算法对图像进行去噪处理，可以减少噪声对图像识别的影响。图像增强： 调整图像的对比度和亮度，以改善图像的视觉效果。在雾霾天气下，可以采用
鲁棒性（Robustness）
定义： 鲁棒性是系统或算法在面临异常情况、参数摄动、错误输入等不利因素时，仍然能够保持其正常功能、性能或稳定性的能力。简单来说，鲁棒性就是系统或算法“健壮”和“强壮”的程度。 特点： 鲁棒性关注的是系统在异常和危险情况下的生存能力。例如，计算机软件在遭遇输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击时，能否保持正常运行，就体现了其鲁棒性。 鲁棒性也可以指控制系统在一定参数摄动下，维持其性能稳定的
ICP和NDT匹配算法精度、速度和鲁棒性对比
注意：如下实验是针对里程计任务而进行的，默认是帧间匹配，而对于帧到局部地图匹配情况下的长时间下的轨迹精度对比，请参考我的这篇博客： 【附优化方法的ICP源码】ICP与NDT匹配算法精度对比，以及手动实现的ICP和基于优化方法的ICP精度对比 1.实验条件 前提：以下ICP与NDT算法均使用的是PCL 1.8库中提供的实现方法，它们可以设置的参数较多，这里只探讨那些最常用的参数。 数据：杭州海
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解
时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解 目录 时序分解 | Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现RLMD鲁棒性局部均值分解,可直接替换 Matlab语言 1.算法新颖小众，用的人很少，包含分解图 2.直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰～ 3.附赠excel测试数据
【弱监督语义分割】DuPL：双学生鲁棒性弱监督语义分割
DuPL: Dual Student with Trustworthy Progressive Learning for Robust Weakly Supervised Semantic Segmentation CVPR 2024 摘要： 与繁琐的多阶段相比，带有图像级标签的单阶段弱监督语义分割（WSSS）因其简化性而受到越来越多的关注。受限于类激活图（CAM）固有的模糊
2022图机器学习必读的11大研究趋势和方向: 微分方程/子图表示/图谱理论/非对称/动态性/鲁棒性/通用性/强化学习/图量子等...
来源：智源社区本文约6900字，建议阅读10+分钟本文为你总结了图机器学习过去一年中的研究亮点，并对该方向在 2022 年的发展趋势进行了展望。 [ 导读 ]几何机器学习和基于图的机器学习是当前最热门的研究课题之一。在过去的一年中，该领域的研究发展迅猛。在本文中，几何深度学习先驱 Michael Bronstein 和 Petar Veličković 合作，采访了多位杰出的领域专家，总结
4-网络鲁棒性和脆弱性研究
目录 鲁棒性 度量方式 鲁棒性 定义：网络遭遇攻击或故障时，网络中部分节点和边将会被移去，可能导致本来连通的网络变得不连通，若移去某些节点后网络中绝大多数节点仍然连通，则称该网络的连通性对这些节点的移除具有鲁棒性 破坏模式 故意攻击：从网络中移除直观上更加重要的节点（一般是度最大的节点）及与之相连的边 随机故障：从网络中移除随机移除节点及与之相连的边 度量方式 设
坚持四项基本原则，开发鲁棒性NLP系统
以前说过，一个 real life 自然语言处理系统，其质量和可用度除了传统的 data quality 的衡量指标查准度（precision）和查全度（recall）外，还有更为重要的三大指标：海量处理能力（scalability）, 深度（depth）和鲁棒性（robustness）（参见：《 “三好”立委要做“三有”系统 》）。 本文就简单谈一下鲁棒性。 为了取得语言处理的鲁
基于单点预瞄的轨迹跟踪控制算法研究 算法是基于simulin k和carsim联合仿真的 ，算法可以实现高速下准确的跟踪参考路径具有一定的鲁棒性和适应性
基于单点预瞄的轨迹跟踪控制算法研究 算法是基于simulin k和carsim联合仿真的，适合新手学习入门，算法可以实现高速下准确的跟踪参考路径具有一定的鲁棒性和适应性 版本carsim8.02matlab2016b ID:6530623518262519xhusj
人机协同中的韧性与鲁棒性
人机交互中的韧性与鲁棒性是指系统在面对不确定性、异常情况或故障时能够保持良好的工作状态和用户体验的能力。 韧性是指系统在面对不确定性和变化时能够快速适应和恢复正常工作的能力。在人机交互中，韧性体现为系统能够灵活地处理用户的输入，并能够自动适应用户的需求和意图的变化。例如，当用户说话的语速快慢不一时，语音识别系统能够调整自己的识别速度和准确度，以保证正确识别用户的语音指令。 鲁棒性是指系统能够在面
人机协同中的韧性与鲁棒性
人机交互中的韧性与鲁棒性是指系统在面对不确定性、异常情况或故障时能够保持良好的工作状态和用户体验的能力。 韧性是指系统在面对不确定性和变化时能够快速适应和恢复正常工作的能力。在人机交互中，韧性体现为系统能够灵活地处理用户的输入，并能够自动适应用户的需求和意图的变化。例如，当用户说话的语速快慢不一时，语音识别系统能够调整自己的识别速度和准确度，以保证正确识别用户的语音指令。 鲁棒性是指系统能够在面
软件测试之鲁棒性测试
文章目录 前言一、鲁棒性测试是什么？二、鲁棒性测试的目的三、测试原理3.1 错误数据处理3.2 异常情况处理 前言 Bootloader软件刷写鲁棒性(Robustness)测试是指对Bootloader软件进行连续多次的刷写测试，且一次Fail都没发生，以此验证Bootloader软件的可靠性。鲁棒性是指软件对于异常输入和异常操作的处理能力。鲁棒性测试是通过模拟和验证软件
机器学习中的混沌工程：拥抱不可预测性以增强系统鲁棒性埃
一、介绍 在动态发展的技术世界中，机器学习 (ML) 已成为一股革命力量，推动各个领域的创新。然而，随着机器学习系统的复杂性不断增加，确保其可靠性和鲁棒性已成为首要问题。这就是混沌工程发挥作用的地方，混沌工程是一门旨在通过故意引入干扰来增强系统弹性的学科。在本文中，我们探讨了机器学习背景下的混沌工程概念、其意义、方法、挑战和未来影响。 拥抱混沌：在
一文带您了解什么是系统的鲁棒性以及对它的测试方法
鲁棒性定义 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说当我们的系统出现断电、磁盘故障、网络故障或面对有意攻击的情况下依然能不死机、不崩溃，则证明系统的鲁棒性很强。简单的说鲁棒主要是指系统对处理干扰和不确定等因素的一种能力。 鲁棒性和稳定性的区别 通常说鲁棒性即稳健性，但是严格来说二者还是有一定差别的，因为稳定是基础，鲁棒是建立在稳定基
灵敏度分析和鲁棒性分析
灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是一种用于分析模型输出结果对输入参数的变化敏感程度的方法。它通过改变模型中的一个或多个输入参数，观察输出结果的变化情况，来评估模型对于输入参数的敏感性。灵敏度分析可以帮助研究人员确定哪些参数对于模型输出结果的影响最大，从而更好地理解模型的行为和性能。 鲁棒性分析（Robustness Analysis）是一种用于评估模型在输入参数变化时输出结
人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能工作笔记0062
然后我们再来看一下,过拟合和欠拟合,现在,实际上欠拟合,出现的情况已经不多了,欠拟合是 在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况. 然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了,这种情况是不好的, 因为分开是对训练数据进行分开的,如果来了测试数据他的效果就不好了,也就说,泛化能力不行. 然后最理想的是第三个图. 可以看到如果我们有一个2图中的绿
基于鲁棒性的数字水印的嵌入与提取
数字水印技术(Digital Watermarking)是通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌入到多媒体内容当中，但不影响原来内容的价值和使用，并且不能被人的感知系统察觉或者注意到，只有通过专门的检测器或者阅读器才能提取。如图1所示：左上角是要嵌入的水印，右上角是宿主图像，左下角是嵌入水印之后的图像。 图1 (1)水印 (2)原始宿主图像 (3)嵌入水印之后的宿主图像 数字水印
leetcode 剑指offer22 链表倒数第k个节点 双指针法 代码鲁棒性
题目链接 剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点 输入一个链表，输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯，本题从1开始计数，即链表的尾节点是倒数第1个节点。 例如，一个链表有 6 个节点，从头节点开始，它们的值依次是 1、2、3、4、5、6。这个链表的倒数第 3 个节点是值为 4 的节点。 示例： 给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 k = 2. 返回链表 4-