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泡芙小 2015-10-12 10:08:56

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zhrqazqpbrhr 2015-10-13

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具体要求如下：学习，上网，看电影，刷某宝某京，要求能触屏，混合硬盘128g

对训练模型进行基于决策的对抗攻击的目标是，仅通过观察目标模型返回的输出标签来生成对抗样本。我们开发了 **HopSkipJumpAttack**，这是一族基于一种新颖的、利用决策边界二元信息估计梯度方向的算法。所提出的算法族包括分别针对 $\ell_{2}$ 和 $\ell_{\infty}$ 相似性度量优化的非目标攻击和目标攻击。为所提出的算法和梯度方向估计提供了理论分析。实验表明，HopSkipJumpAttack 所需的模型查询次数显著少于几种最先进的基于决策的对抗攻击。它在攻击几种广泛使用的防御机制

斯坦福ALOHA、ACT算法

摘要稀疏激活的专家混合（MoE）正在成为多任务学习（MTL）的一个有前途的范例。 MoE 不是将多个任务的知识压缩到单个模型中，而是分离参数空间，仅利用给定任务类型及其输入的相关模型片段，从而提供稳定的 MTL 训练和超高效推理。然而，当前的 MoE 方法对所有任务采用固定的网络容量（例如，通常是两个专家）。它可能会导致简单任务的过度拟合或具有挑战性的场景的欠拟合，特别是当任务的复杂性显著不同时。在本文中，我们提出了一种用于多任务视觉识别的自适应 MoE 框架，称为 AdaMV-MoE。基于

发表时间：2022.03.04论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.02178项目地址：https://github.com/apple/ml-cvnets轻量级卷积神经网络（CNNs）实际上是移动视觉任务的首选。他们的空间归纳偏差允许他们在不同的视觉任务中以更少的参数学习表征。然而，这些网络在空间上是局部的。为了学习全局表示，我们采用了基于self-attention的视觉Transformer（ViTs）。与cnn不同，vit是参数量级的。

AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Tue, 5 Mar 2024 Totally 177 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Brand Visibility in Packaging: A Deep Learning Approach for Logo Detection, Saliency-Map Prediction, and Logo Placement Analysis Authors Alireza H

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