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natural-adv-examples:较硬的ImageNet测试仪(CVPR 2021)
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2021-05-08
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自然对抗的例子 我们介绍了-真实世界,未经修改和自然发生的示例,这些示例导致机器学习模型的性能大大下降。 。 。 来自ImageNet-A和ImageNet-O的自然对抗示例。 黑色文本是实际的类别,红色文本是ResNet-50的预测及其可信度。 ImageNet-A包含分类器应该能够分类的图像,而ImageNet-O包含无法预见的类的异常,这将导致低置信度预测。 ImageNet-1K模型不训练“ Photosphere”或“ Verdigris”类的示例,因此这些图像是异常的。 尽管没有对抗性的修改,但许多自然的对抗性示例仍会导致错误的预测,因为它们是自然发生的示例。 引文 如果您发现这对您的研究有用,请考虑引用以下内容: @article{hendrycks2021nae, title={Natural Adversarial Examples}, author
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calibration_tools.py 8KB
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凌冽的风
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