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Xingyang Nie
Xingyang Nie
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新型对抗性样本与原始数据差异显著但产生相同输出
研究人员开发了一类新型机器学习模型对抗性样本，它们与原始数据差异显著但产生相同输出。这与涉及细微修改的传统对抗性样本形成对比。所提出的方法，包括 NI-FGSM 和 NI-FGM，生成了这些“负面”对抗性样本，表明它们不局限于训练数据的邻近区域，而是广泛分布在样本空间中。这些新颖的样本有可能被用于攻击机器学习系统。
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新型扩散 Transformer 将水下图像质量提升至最先进水平
研究人员开发了一种使用图像条件扩散 Transformer (ICDT) 的新型水下图像增强 (UIE) 方法。该方法利用了扩散模型框架内 Transformer 的可扩展性，取代了传统的 U-Net 架构。ICDT 模型采用混合损失函数进行训练，在水下 ImageNet 数据集上展现出最先进的性能，在图像质量方面优于现有方法。