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Image datasets of cocoa beans for taxonomy nuances evaluation
Image datasets of cocoa beans for taxonomy nuances evaluation
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核机器在对抗攻击方面比神经网络表现出更大的原生鲁棒性
一篇新的研究论文对核机器的对抗鲁棒性进行了全面分析。该研究实证调查了包括随机特征分类器和递归特征机器在内的各种基于核的模型，在白盒和黑盒逃避攻击下的性能。研究结果表明，与神经网络相比，核机器表现出更大的原生鲁棒性，在受到对抗性扰动时，其性能下降更为缓慢。
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新SCALLOP方法将Boltzmann生成器速度提升10倍
研究人员开发了一种名为SCAlable LikeLihood distillation of flOw maPs (SCALLOP) 的新方法来训练Boltzmann生成器。该方法基于F2D2模型，但引入了一种更具可扩展性、无Hutchinson的似然蒸馏目标，可以进行向量化。SCALLOP在分子科学和图像数据集上显示出有效性，显著降低了训练方差和时间，同时提高了性能，并提供了比现有方法高达10倍的推理速度提升。