計算機視覺之對抗樣本（一）：一文讀懂Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness(ICLR2020)和MMC
Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness是一篇關於對抗樣本的Paper，詳見arXiv與Github。 摘要： 先前的工作表明，對抗魯棒性泛化需要更大的樣本複雜度(arXiv)。這使得在相同的數據集(例如CIFAR-10)上，僅用準確率指標不足以訓練魯棒的模型。由於收集新的訓練數據會付出高昂的代價
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