【两项业界最佳】普林斯顿新算法自动生成高性能神经网络,同时超高效压缩

神经网络的结构对其性能有极其重要的影响。目前主流的神经网络结构搜索法仍然是试凑法,该方法存在三大问题: 训练过程中神经网络结构是固定的,训练并不能改善结构 时间和计算消耗巨大 生成的网络通常很冗余,计算和存储成本过高 为了解决以上问题,普林斯顿大学研究人员仿照人类大脑的学习过程,提出了一种自动生成神...

【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类,成功率超90%

在这篇论文中,作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外,他们还展示了,使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本,包括具有复杂形状的物体:在实验中,无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何,这些对抗样本都保持其攻击性。 为了表示他们的过程适用于任意3D模型,...

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