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|極市線(xiàn)上分享第107期 |

(相關(guān)資料圖)

一直以來(lái)，為讓大家更好地了解學(xué)界業(yè)界優(yōu)秀的論文和工作，極市已邀請(qǐng)了超過(guò)100位技術(shù)大咖嘉賓，并完成了106期極市線(xiàn)上直播分享。

往期分享請(qǐng)前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接閱讀原文，也歡迎各位小伙伴自薦或推薦更多優(yōu)秀的技術(shù)嘉賓到極市進(jìn)行技術(shù)分享，與大家一起交流學(xué)習(xí)~~

眾所周知，現(xiàn)代的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在著嚴(yán)重的魯棒性缺陷，容易遭受對(duì)抗樣本的攻擊。如何系統(tǒng)的獲得可驗(yàn)證的魯棒性保證是近年來(lái)一個(gè)重要的研究方向。

本次分享我們邀請(qǐng)到了北京大學(xué)的張博航，為大家介紹他們NeurIPS 2022上的工作：

Rethinking Lipschitz Neural Networks and Certified Robustness: A Boolean Function Perspective（NeurIPS 2022 Oral）

“該工作系統(tǒng)探究了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心問(wèn)題：是否能夠從模型層面出發(fā)，設(shè)計(jì)出具有天然對(duì)抗魯棒性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？對(duì)于基本的L無(wú)窮魯棒性問(wèn)題，我們揭示了Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力與其擬合布爾函數(shù)能力之間的深刻聯(lián)系。從這一角度，本文首先指出了標(biāo)準(zhǔn)Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力的本質(zhì)缺陷，并進(jìn)一步探究了近期所提出的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如L無(wú)窮網(wǎng)絡(luò)）背后的深層次機(jī)理。最后，本文提出了一個(gè)魯棒性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一框架，稱(chēng)為SortNet（排序網(wǎng)絡(luò)），該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在CIFAR-10、ImageNet等多個(gè)數(shù)據(jù)集上均取得了SOTA的表現(xiàn)?！?/p>

01

直播信息

時(shí)間

2022年12月21日（周三）：20:00-21:00

主題

如何從模型層面獲得對(duì)抗魯棒性保證

02

嘉賓介紹

張博航

北京大學(xué)博士四年級(jí)學(xué)生，指導(dǎo)老師是王立威教授。研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)性問(wèn)題，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力和魯棒性。在機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)NeurIPS, ICML, ICLR上以一作身份發(fā)表5篇論文。更多信息見(jiàn)個(gè)人主頁(yè)：https://zbh2047.github.io/

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關(guān)于分享

?分享大綱1、可驗(yàn)證的魯棒性背景介紹2、基于Lipschitz性質(zhì)的魯棒性網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)3、從布爾函數(shù)的角度理解Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力4、該領(lǐng)域的SOTA網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：L無(wú)窮距離網(wǎng)絡(luò)5、一個(gè)統(tǒng)一的框架：排序網(wǎng)絡(luò)

?論文

Rethinking Lipschitz Neural Networks and Certified Robustness: A Boolean Function Perspective（NeurIPS 2022 Oral）論文地址：https://arxiv.org/abs/2210.01787代碼地址：https://github.com/zbh2047/sortnet

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參與方式

關(guān)注“極市平臺(tái)”公眾號(hào)，回復(fù)“107”可獲取免費(fèi)直播鏈接。

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往期回顧

極市平臺(tái)專(zhuān)注分享計(jì)算機(jī)視覺(jué)前沿資訊和技術(shù)干貨，特邀請(qǐng)行業(yè)內(nèi)專(zhuān)業(yè)牛人嘉賓為大家分享視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)的干貨及經(jīng)驗(yàn)，目前已成功舉辦106期線(xiàn)上分享。近期在線(xiàn)分享可點(diǎn)擊以下標(biāo)題查看：ECCV2022 Oral-吳俊峰：視頻實(shí)例分割新SOTA：SeqFormer&IDOL阿里達(dá)摩院：兼顧速度與精度的高效目標(biāo)檢測(cè)框架DAMO-YOLOECCV2022-李鋼-PseCo：FPN錯(cuò)位對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)高效半監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)范琦-SSP: 自支持匹配的小樣本分割任務(wù)新思想（ECCV2022）CVPR 2022-南開(kāi)大學(xué)鄭兆暉：目標(biāo)檢測(cè)定位蒸餾NeurIPS 2022 Spotlight-童湛：基于掩碼和重建視頻自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練NTIRE 2022 冠軍方案：用于輕量級(jí)圖像超分辨率的藍(lán)圖可分離殘差網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)彬-Unicorn：走向目標(biāo)跟蹤的大一統(tǒng)（ECCV2022 Oral）CVPR 2022-唐業(yè)輝：量子啟發(fā)的新型視覺(jué)主干模型WaveMLP港科大陳啟峰：圖像處理與復(fù)原中的可逆性問(wèn)題陳使明：零樣本學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問(wèn)題研究鄭哲東丨從行人重識(shí)別到無(wú)人機(jī)定位陳鑫：CVPR 2021-TransT: 基于Transformer的高性能單目標(biāo)跟蹤算法

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