顾子郤

摘要： 熵 描述自身分布的不确定性。 熵是干什么的？ 熵是度量不确定性的。如果某个东西越不确定，那么我就需要用更多的信息才能弄清楚它。此时，熵就很大。 事件越均匀，不确定性越大 举个例子，从1-100个数字里等概率抽取一个数字。由于是等概率的，所以不确定性很大，即熵很大。如果从2个红苹果和1个绿苹果里，抽中 阅读全文

摘要： 会议/期刊： IEEE TPAMI 2024 作者： Lei Zhang Yuhang Zhou, Yi Yang, Xinbo Gao 研究背景与动机 目前的防御主要集中在已知的攻击，但是忽略了对未知攻击的鲁棒性——不能防住没见过的攻击，无法举一反三。并且，在现实部署中，常用的适应性学习以及微调技 阅读全文

摘要： 会议/期刊： ECCV 2024 作者：Akshay Kulkarni、Tsui-Wei Weng 代码仓库：https://github.com/Trustworthy-ML-Lab/Interpretability-Guided-Defense 研究背景与动机 一次对抗训练成本远高于一次标准训练 阅读全文

摘要： DomainBed是域泛化领域的公认框架，其统一了输入输出以及相关细节处理，使得泛化性能比较更加公平公正，但是庞大的框架使其理解十分困难，今天首先介绍其评价指标，即Selection字段。 结果展示 + + + + + + + | Selection | art_painting | cartoon 阅读全文

摘要： 由于最近准备投论文，但由于创新点不够，每次组会上都会被导师提到。我陷入了深深地自我怀疑，我花了大力气完成的工作没用？也对什么样的工作有价值，足够支撑去投一篇会议或者期刊，产生了深深地思考。最后，我看到了李沐老师的见解。我认为很有意义，所以记录了下来。 什么是有价值的工作？ 用有新颖的方法有效地解决一 阅读全文

摘要： 在深度学习领域，我们经常会看见范数这个词语，但是对于像我一样刚接触深度学习的初学者来说，其实难以理解什么是范数，常常会选择直接跳过。同时，现有博客中常常会解释常见的范数，如最常见的2范数以及其公式。不过，这不足以让我们去理解范数。 什么是范数 在现实生活中，我们会用路程来描述A点到B点之间的距离。那 阅读全文

摘要： 本教程参考ChatGPT，仅作为笔记，日后复习。 同时祝愿你的备份永远用不到，但永远在那里！ 随着工位电脑上的重要文件越来越多，同时通过Linux命令行删除文件往往来不及后悔，所以近期萌生了文件定时备份的想法。 该脚本需要具备以下特性： 定时自动执行 增量式备份，仅备份修改了的内容 保留一段时间的备 阅读全文

摘要： 介绍 核心思想：将正样本拉近，将负样本推远。通俗来讲，让相似的样本在特征空间中靠得更近，不相似的样本在特征空间中距离更远。主要用与自监督或无监督场景下的特征学习，然后用于下游任务。 对比学习 强化学习 学习好的特征 学习好的策略 常用的使用场景有： 计算机视觉 图像检索：拉近正样本，故很容易检索到相 阅读全文

摘要： 背景介绍 在进行模型训练的时候，我们通常假设训练集和测试集是独立同分布的。可事实上，两个数据集往往难以做到完全同分布，这也是有时候训练集效果很好，但是测试集效果稍差的原因之一（当然，最可能的是过拟合了）。在同一个域（可以简单把“域”理解为同一个数据集）的数据集都存在这个问题，在不同域的数据集更是如此 阅读全文

摘要： 问题描述 sudo apt update ... # 出现以下警告 W: An error occurred during the signature verification. The repository is not updated and the previous index files w 阅读全文