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A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS

这是非常新的一篇文章。来自University of Maryland和Facebook AI Research。

摘要

本文最核心的观点就是：
对抗样本是高频噪声，这一个观点是一个误解。
本文的分析表明，对抗样本既不是高频，也不是低频，而是依赖于数据集。

预备知识

首先本文是说明了一下DCT变换，以及对抗样本的基本公式。
懒得打公式就直接截图了。

DCT

">

对抗样本表示

就是为了寻找一个扰动 δ\deltaδ

A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS

这是非常新的一篇文章。来自University of Maryland和Facebook AI Research。

摘要

本文最核心的观点就是：
对抗样本是高频噪声，这一个观点是一个误解。
本文的分析表明，对抗样本既不是高频，也不是低频，而是依赖于数据集。

预备知识

首先本文是说明了一下DCT变换，以及对抗样本的基本公式。
懒得打公式就直接截图了。

DCT

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对抗样本表示

就是为了寻找一个扰动 δ\deltaδ

本文标签： 样本角度鲁棒性FREQUENCYAdversarial

版权声明：本文标题：对抗样本鲁棒性——频域角度A FREQUENCY PERSPECTIVE OF ADVERSARIAL ROBUSTNESS 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1758713886a2783226.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。