分类标签归档：鲁棒性

文本分类器模型鲁棒性改进的集成方法研究

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• 中文标题：文本分类器模型鲁棒性改进的集成方法研究
• 英文标题：Investigating Ensemble Methods for Model Robustness Improvement of Text Classifiers
• 发布平台：EMNLP
• 发布日期：2022-10-28
• 引用量（非实时）：
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 背景介绍
    • 2.2 方法细节
    • 2.3 实验分析
• 相关资源

中文标题：文本分类器模型鲁棒性改进的集成方法研究

英文标题：Investigating Ensemble Metho

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基于负增强的视觉转换器（ViT）鲁棒性的理解和改进

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• 中文标题：基于负增强的视觉转换器（ViT）鲁棒性的理解和改进
• 英文标题：Understanding and Improving Robustness of Vision Transformers through Patch-based Negative Augmentation
• 发布平台：NeurIPS
• 发布日期：2022-12-06
• 引用量（非实时）：17
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 ViT的鲁棒性理解
    • 2.2 改进ViT的鲁棒性
    • 2.3 鲁棒性改进的实验分析
• 相关资源

中文标题：基于负增强的视

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提升视觉变换器（ViT）对图像块级扰动的鲁棒性

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• 中文标题：视觉变换器（ViT）是否具备抵抗图像块扰动鲁棒性?
• 英文标题：Are Vision Transformers Robust to Patch Perturbations?
• 发布平台：ECCV
• 发布日期：2022-01-01
• 引用量（非实时）：20
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 ViT的鲁棒性评估
    • 2.2 ViT的鲁棒性探索
    • 2.3 ViT的鲁棒性改善
• 相关资源

中文标题：视觉变换器（ViT）是否具备抵抗图像块扰动鲁棒性?

英文标题：Are Vision Transformers Robus

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