10:38
官方账号arXiv cs.AI@Mengnan Zhao, Geyong Min, Lihe Zhang, Tianhang Zheng, Jie Cui
推荐理由：CGRm 解决了长尾对抗训练中类别不平衡和对抗放大双重问题，用混淆几何图精准定位关键边界，实验效果不错，值得做对抗训练的人看看。
CGRm
共 1 条相关 AI 资讯
8月11日
10:38
CGRm 是一种用于长尾对抗训练的插件式框架，利用有向鲁棒误差作为训练信号。它通过周期性鲁棒评估推导源类损失权重、类级鲁棒系数和有向混淆几何图。该方法将反馈加权鲁棒优化与图引导的边界校正相结合，提升脆弱类别的鲁棒性。在长尾基准上的实验显示，CGRm 相比现有方法取得一致的鲁棒性能提升，消融实验验证了各组件贡献。