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MobileViT
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新的TaFD框架提升深度学习的对抗鲁棒性
研究人员开发了一种名为威胁感知频率解耦（TaFD）的新型防御框架，以提高深度学习模型的对抗鲁棒性。TaFD通过将联合对抗训练重新构建为频域方法来应对异构攻击（如$\ell_p$-有界攻击和语义攻击）的挑战。该框架通过无监督聚类识别威胁域，然后使用频率条件卷积将样本路由到专门的专家，从而缓解优化冲突并增强均衡鲁棒性。
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新的UCB策略增强了用于边缘计算的自适应深度神经网络
研究人员为边缘计算环境中的自适应深度神经网络（ADNNs）引入了四种新的上限置信界（UCB）策略。这些策略，包括UCB-Bayes、UCB-Tuned和UCB-V，旨在动态平衡精度与能耗和延迟。使用CIFAR数据集在ResNet和MobileViT模型上进行的实验表明，UCB-Bayes收敛速度最快，而UCB-V和UCB-Tuned在精度、延迟和能耗之间提供了最佳的权衡。