论文20:22
PI-SME 路径积分代理模型提升联邦学习梯度反转攻击效果这篇 arXiv 论文提出 PI-SME,把梯度反转攻击的代理模型从单点升级成路径积分近似,在 CIFAR-100 和 FEMNIST 上重建私有图像比之前的基线更准。做联邦学习隐私的可以看看。
这篇 arXiv 论文提出 PI-SME,把梯度反转攻击的代理模型从单点升级成路径积分近似,在 CIFAR-100 和 FEMNIST 上重建私有图像比之前的基线更准。做联邦学习隐私的可以看看。
Robust CurveMoE 在 CIFAR-100 和 ImageNet-100 数据集上显著提升了混合专家模型的鲁棒性,比最强基线提高了 2.37% 和 2.13% 的联合准确率,值得一试。
想提升异构模型蒸馏效果?CoCaRS 用三种新模块解决特征冗余和系数敏感问题,实验在 CIFAR-100 和 ImageNet-1K 上表现更好。
想搞权重空间分析的可以看看,这篇用动态图编码推理过程,在 INR 分类上直接提了 10 个点,挺实在的。