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实体 Lipschitz-regularized shallow neural networks

Lipschitz-regularized shallow neural networks

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  1. TOOL · CL_100190 ·

    新的凸训练方法增强了神经网络对对抗性攻击的鲁棒性

    研究人员开发了一种新颖的浅层神经网络训练方法，以增强其对对抗性攻击的抵抗能力。该技术通过首先引入一个可以有效优化以达到全局最优的凸约束，来解决一个非凸Lipschitz正则化训练问题。所提出的方法可以作为后处理步骤应用于现有的预训练网络，确保最终网络的性能不劣于初始网络。在真实数据集上的实验表明，与现有方法相比，这种凸训练程序产生的网络在目标值、准确性和对抗性扰动鲁棒性方面均有所提高。