centralized training that relies on the gradient direction, it is significantly harder to analyze the convergence in FAL for three reasons 联合学习(FL)是一种可利用的趋势训练范例 分散的训练数据。FL允许客户端更新模型参数 在本地存储几个纪元,然后将它们共享到全局模型以进行聚合。 这种多局部步长更新的训...
众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对抗正则化框架(adversarially regularized framework)。2 MethodARGA 框架如下:组成部分:Graph convolutional autoencoder Adversarial regularization2.1 Graph Convolutional Autoencoder一个频谱卷积函数 f(Z(l),A∣W(l))f(Z(l...
首次可以在标准化的环境中对这些攻击进行基准测试、比较和分析 2 The TextAttack Framework TextAttack旨在实现攻击,在给定NLP模型的情况下,找到满足攻击目标并遵守某些语言约束的输入序列的扰动。通过这种方式,攻击NLP模型可以被定义为组合搜索问题。攻击者必须在所有潜在的转换中进行搜索,以找到生成成功对抗性示例的转换序列...
1.论文摘要指出:神经网络模型因为学习共享层用于捕获任务共有的和与任务相关的特征而在mutil-task任务中表现出很不错的性能。但是现有大多数方法在提取特征时,都因为共享特征中含有task-specific特征或者其他任务的噪声而受到影响。对此,该论文提出了adversarial multi-task learning framework用于减少共享空间和特有特征空间...
作者为解决目前多任务学习中存在的问题,设计了一个shared-private learning framework. 其主要关键点就是引入了对抗训练以及正交约束,这样可以阻止 shared and private latent features from interfering with each other。说白了,作者就是要将task-specific features 以及 task-dependent features分开来,示意图如下: ...
这个framework 可以产生用于许多类别的模型和优化算法 特定的 training algorithm 。我们探索一种特殊的情况,称为 adversarial nets。Adversarial nets : The adversarial modeling framework 是最直接的方式,当 models 都是多层感知机(multilayer perceptrons)。为了在数据 x 上学习到 generator 的分布 pgpg,我们在输入 ...
Directional Adversarial Training for Recommender Systems 预测之间的平滑性,在图对抗性示例上增加一个正则化器,使图神经网络的目标函数最小化示例和连接示例。因此,该模型对通过图传播的扰动变得鲁棒。理解:在模型参数的当前值下,通过最大化图对抗性正则化来...相关示例的影响。因此,我们提出了一种新的对抗性训练方...
In this paper, we propose a novel adversarial learning framework to learn a deep matching network for CISDL. Our framework mainly consists of three building blocks. First, a deep matching network based on atrous convolution (DMAC) aims to generate two high-quality candidate masks, which indicate...
Learning Domain-Invariant Representations of Histological Images The proposed framework for domain-adversarial training is able to improve generalization performances on top of conventional methods... MW Lafarge,JPW Pluim,KAJ Eppenhof,... - 《Frontiers in Medicine》 被引量: 0发表: 2019年 加载更多来源...
We design an adversarial training experimental framework to answer these two research questions. We find that MBEAT is indeed beneficial, indicating that it has some important value in practice. We also find that RGOAT indeed exists, indicating that adversarial training should be an iterative ...