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【2h】

Improving resistance to adversarial deformations by regularizing gradients

机译：通过规律梯度改善对抗性变形的抗性

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Pengfei Xia; Bin Li;
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年度 2021
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2. Unifying Adversarial Training Algorithms with Data Gradient Regularization [J] . Alexander G. Ororbia II, Daniel Kifer, C. Lee Giles Neural computation . 2017,第4期

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3. Unifying Adversarial Training Algorithms with Data Gradient Regularization [J] . Ororbia Alexander G. II, Kifer Daniel, Giles C. Lee Theoretical and Experimental Plant Physiology . 2017,第4期

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4. Improving the Adversarial Robustness and Interpretability of Deep Neural Networks by Regularizing Their Input Gradients [C] . Andrew Slavin Ros, Finale Doshi-Velez AAAI Conference on Artificial Intelligence;Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference;Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence . 2018

机译：通过规范输入梯度来提高深神经网络的对抗性鲁棒性和解释性
5. Can Intelligent Hyperparameter Selection Improve Resistance to Adversarial Examples? [D] . Burkard, Cody. 2017

机译：智能超参数选择可以提高抵抗对抗性示例的能力吗？
6. Improved generative adversarial networks using the total gradient loss for the resolution enhancement of fluorescence images [O] . Chong Zhang, Kun Wang, Yu An, 2019

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7. Scaleable input gradient regularization for adversarial robustness [O] . Chris Finlay, Adam M. Oberman 2021

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