10:39
arXiv cs.LG@Yuhang Jiang, Xiaojing Chen
推荐理由：这篇论文讲了一个反直觉的现象：给攻击加随机缩放，对标准模型有用，对鲁棒模型反而有害。还给出了简单补救方法，搞对抗攻击的可以看看。
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6月23日
10:39
这篇论文发现，输入多样性（DI）通过随机调整大小和填充来提升迁移性，但这种假设依赖于替代模型的类型。在标准替代模型上增加DI概率可提高攻击成功率，但在鲁棒训练的替代模型上反而降低，形成剪刀曲线。在ImageNet上，盲目使用DI导致鲁棒源模型在CNN、ViT、Swin和ConvNeXt等目标上的平均攻击成功率下降10.3%。通过梯度几何分析，约67%的伤害来自resize操作，且直接梯度对齐测量证实resize对标准模型有利而对鲁棒模型有害。作者提出一种无需训练的规则CG-DI，在局部梯度一致性高时禁用DI，避免鲁棒替代模型的损失。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
11:03
11:03
arXiv cs.LG@Abdul-Rauf Nuhu, Parham M. Kebria, Vahid Hemmati, Mahmoud N. Mahmoud, Edward Tunstel, Abdollah Homaifar
推荐理由：这篇论文提出了更紧的深度学习泛化误差上界，在ImageNet上比现有方法更准，值得一看。
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
09:41
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arXiv cs.LG@Jagriti Singh, Shekhar Verma, Muneendra Ojha
推荐理由：做生成模型长尾覆盖或罕见样本生成的团队，无需额外训练就能提升模型对低密度区域的探索能力，建议直接参考其采样策略。
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
5月19日
11:01
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arXiv cs.LG@Grigory Bartosh, David Ruhe, Emiel Hoogeboom, Jonathan Heek, Thomas Mensink, Tim Salimans
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推荐理由：扩散模型推理慢是落地痛点，Dual-Rate Diffusion 用轻量网络复用特征，做图像生成的团队可以直接拿来加速现有模型，效果不打折。