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实体 Generalized Kullback-Leibler Divergence

Generalized Kullback-Leibler Divergence

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  1. TOOL · CL_98060 ·

    新的广义KL散度损失实现了最先进的鲁棒性

    研究人员引入了广义Kullback-Leibler (GKL) 散度损失，这是对现有KL散度损失方法的改进。这种新的损失函数通过改进高预测分数类别的优化并减少样本偏差，解决了知识蒸馏等场景中的局限性。在CIFAR-10/100、ImageNet以及视觉-语言任务等数据集上的实验证明了GKL的有效性，在RobustBench上实现了最先进的对抗鲁棒性，并在知识蒸馏方面取得了有竞争力的性能。