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Differentially Private Learning with Adaptive Clipping

motivation:这篇文章是在模型训练阶段添加满足DP的噪声从而达到隐私保护的目的,在之前读的论文中,不同的数据集大小,优化器,激活函数的不同都会影响整个模型的性能。看的比较多的就是在裁剪阈值C上进行优化&#xff0c…

深度学习基础:深入理解Squeeze-and-Excitation (SE)网络

对于CNN网络来说,其核心计算是卷积算子,其通过卷积核从输入特征图学习到新特征图。从本质上讲,卷积是对一个局部区域进行特征融合,这包括空间上(H和W维度)以及通道间(C维度)的特征融…

MIT物理学家观察超冷原子形成量子龙卷风晶体

来源:诸平科学网博客链接地址:https://blog.sciencenet.cn/blog-212210-1319857.html Just like the formation of weather patterns on Earth, here a spinning fluid of quantum particles breaks up into a crystal formed from swirling, tornado-li…

压缩Gradle构建 (Squeezing your Gradle builds)

Android studio 来自通过Gradle 做为一个构建和打包android工程的工具,这个强大的工具,非常有用,能够提供很多强大,满足开发复杂android工程。这些工程可能包含不同的module,变量,依赖,连续延伸的系统&…

论文阅读《Review of Artificial Intelligence Adversarial Attack and Defense Technologies》

论文地址 Introduction 对抗攻击防御的三种方式 modifying data Adversarial training(对抗训练)gradient hiding(梯度隐藏):这种方法容易被破解,因为代理黑盒模型的梯度是可以学到的,然后用…

Vision Transformers:Joint Token Pruning and Squeezing Towards More Aggressive Compression of Vision

源码学习见专栏置顶~ 论文作者:Siyuan Wei,Tianzhu Ye,Shen Zhang,Yao Tang,Jiajun Liang 作者单位:MEGVII Technology; Tsinghua University 论文链接:http://arxiv.org/abs/2304.10716v1 项目链接:https://githu…

Joint Token Pruning and Squeezing Towards More Aggressive Compression of Vision Transformers

摘要 虽然视觉变压器(ViTs)最近在各种计算机视觉任务中显示出了良好的结果,但它们的高计算成本限制了其实际应用。以前删除冗余标记的方法已经证明了在性能和计算成本之间的良好权衡。然而,由剪枝策略引起的错误可能会导致显著的…

Token系列:Joint Token Pruning and Squeezing Towards More Aggressive Compression of Vision Transformers

动态Token系列:Joint Token Pruning and Squeezing Towards More Aggressive Compression of Vision Transformers 论文阅读 一、Abstract二、引言三、相关工作原始 ViTs混合 ViTsToken裁剪 四、方法4.1 动机4.2 Token 裁剪4.3 Token 压缩匹配融合 4.4 TPS 嵌入到混…

<Squeezing Backbone Feature Distributions to the Max for Efficient Few-Shot Learning>

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文献阅读《Squeezing Backbone Feature Distributions to the Max for Efficient Few-Shot Learning》

文章简介 研究原因:使用少量标记样本导致的不确定性。 研究基础:前人使用预训练特征提取器实现在先前解决的任务上获取知识。 研究方法: 1、基于传输的方法;处理特征向量,将其接近高斯分布,提高精度。 2…

[论文] Feature Squeezing:Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks

思路:对抗样本经过feature squeeze处理后大部分增加的干扰会被消除或者减小,致使feature squeeze前后的分类结果向量(distributed vector)L1距离很大,这与正常样本经过feature squeeze后结果相反,基于这样的…

Feature Squeezing

对于《Feature Squeezing: Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks》的理解 很多先前的防止adversarial example的方法都是,adversarial training and gradient masking,都会修改原来的网络,本文讲述的是利用对input压缩简化的方式,去进行对于输入样本的…

[paper]Feature Squeezing: Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks

本文提出了两种特征压缩方法: 减少每个像素的颜色位深度使用空间平滑来减少各个像素之间的差异特征压缩通过将与原始空间中许多不同特征向量相对应的样本合并为单个样本,从而减少了对手可用的搜索空间。通过将DNN模型对原始输入的预测与对压缩输入的预测进行比较,特征压缩可…

关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列(六)

点击上方“AI算法与图像处理”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 文 |AI_study 欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始,我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识,并开始学…

PyTorch - 09 - Flatten, Reshape, 和Squeeze说明 - 使用PyTorch进行深度学习的张量

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