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Fixing Data Augmentation to Improve Adversarial Robustness 笔记
Fixing Data Augmentation to Improve Adversarial Robustness 笔记 Abstract1.Introduction2.Related Work3.Preliminaries and Hypothesis4.Heuristics-driven Augmentations5.Data-driven Augmentations7.Conclusion Abstract 对抗训练存在鲁棒过拟合，这是一种鲁棒测试实证应用经济学中的稳健性检验是什么? 怎么做？哪些策略呢？
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于相关计量方法视频课程，文章，数据和代码，参看 1.面板数据方法免费课程, 文章, 数据和代码全在这里, 优秀学人Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(翻译，侵删)
Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks 面向评估神经网络的鲁棒性 论文地址 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7958570 摘要 深度网络对于大多数的机器学习任务提供了顶尖的结果。不幸的是，深度网络容易受到对抗样本攻击：给定一个输入Second Order Optimization for Adversarial Robustness and Interpretability
目录概主要内容(4)式的求解超参数 Tsiligkaridis T., Roberts J. Second Order Optimization for Adversarial Robustness and Interpretability. arXiv preprint axXiv 2009.04923, 2020. 概 也算是一种对抗训练吧, 有区别的是构造对抗样本的方式, 以及用的是惩罚项而非仅用对IMPROVING ADVERSARIAL ROBUSTNESS REQUIRES REVISITING MISCLASSIFIED EXAMPLES
目录概主要内容符号MART Wang Y, Zou D, Yi J, et al. Improving Adversarial Robustness Requires Revisiting Misclassified Examples[C]. international conference on learning representations, 2020. @article{wang2020improving, title={Improving Adversarial Robustnes清华大学董胤蓬：Adversarial Robustness of Deep Learning
2020-01-21 12:30:00 不到现场，照样看最干货的学术报告！ 嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年CodeGo.net>关闭System.Net.Sockets.TcpClient杀死其他TCPClient在相同的IP地址的连接
需要明确的是,我在这里指的所有TCPClient都不是我自己的类的实例,它们都是Mono的.NET 4.0实现中的System.Net.Sockets.TcpClient的实例. 我有一台服务器正在监听客户端连接,就像服务器一样.每当获得新客户端时,它都会创建一个新的TCPClient来处理新线程上的连接.我用字典跟踪所有的