09:07
官方账号arXiv cs.LG@Zhichao Hou, Xiaorui Liu
精选73°
推荐理由：TCN单模型就能应对无限威胁级别，比多个专用模型更高效，参数只增4.6%。
Tiny-ImageNet
共 1 条相关 AI 资讯
9月3日
09:07
研究人员提出威胁条件网络(TCN)，通过表示分解框架将学习分为威胁不变主干和轻量威胁条件适配器。TCN在CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet上测试，仅用4.6%参数开销就匹配或超越多个专用模型集合。TCN能泛化到未见过的扰动预算，并在不匹配威胁条件下保持鲁棒性。