绑定手机号
获取验证码
确认绑定
提问
0/255
提问
订阅开课提醒需关注服务号
回答成功
知道了
扫码关注智东西公开课服务号登录
请使用微信扫描二维码
扫描二维码分享给微信好友
您已订阅成功,有新课程,我们将第一时间提醒您。
知道了
发送提问成功
回答可在
“我的——我的提问”中查看
知道了
失败
欢迎来智东西
关注我们
智东西
车东西
芯东西
智东西公开课
对抗鲁棒性的最新研究进展与机遇(二)
对抗鲁棒性研讨会 2021/10/21 19:00:00
课程讲师
高瑞泽 香港浸会大学 研究助理

香港中文大学计算机科学与工程系研究助理;主要研究方向为可信赖机器学习,包括面向神经网络鲁棒性的对抗攻击与防御等;担任NeurIPS, ICML, ICLR等机器学习顶级会议审稿人。

高瑞泽
香港浸会大学 研究助理

香港中文大学计算机科学与工程系研究助理;主要研究方向为可信赖机器学习,包括面向神经网络鲁棒性的对抗攻击与防御等;担任NeurIPS, ICML, ICLR等机器学习顶级会议审稿人。

徐曦烈 新加坡国立大学 在读博士

2021年本科毕业于山东大学泰山学堂,主要研究方向是对抗机器学习。

徐曦烈
新加坡国立大学 在读博士

2021年本科毕业于山东大学泰山学堂,主要研究方向是对抗机器学习。

杜学峰 美国威斯康辛麦迪逊分校 在读博士

主要研究方向为可信赖机器学习和计算机视觉,包括神经网络对抗鲁棒性,异常数据分布检测和泛化,神经结构搜索和物体检测分割等任务;担任过MICCAI, ICML, ICLR, NeurIPS的审稿人。

杜学峰
美国威斯康辛麦迪逊分校 在读博士

主要研究方向为可信赖机器学习和计算机视觉,包括神经网络对抗鲁棒性,异常数据分布检测和泛化,神经结构搜索和物体检测分割等任务;担任过MICCAI, ICML, ICLR, NeurIPS的审稿人。

课程提纲
  • 基于语义感知最大平均差异 (SAMMD) 检验的对抗数据检测
  • 对抗训练中噪声标签对鲁棒性的增强NoiLIn
  • 学习多样化的网络结构提升对抗鲁棒性算法DS-Net
课程简介

10月21日,一起来看对抗鲁棒性的最新研究进展与机遇

精彩问答
提问
提问
目前还没有问题,可以点击右侧的“提问按钮”提问
更多问题...