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通过脉冲神经网络梯度稀疏轨迹实现准确度与稳健性的权衡

Created by
  • Haebom

作者

仁T·吕

大纲

脉冲神经网络 (SNN) 因其高效的能量和内存效率而在人工智能领域备受关注。本文旨在提升 SNN 在视觉相关任务中的对抗鲁棒性。具体而言，我们发现 SNN 表现出天然的梯度稀疏性，并且无需显式正则化即可在某些架构中实现最佳的防御性能。我们还分析了梯度稀疏性和泛化能力之间的权衡。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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SNN 可以通过自然梯度稀疏性表现出对对抗性攻击的强大防御能力，而无需明确的正则化。
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SNN 的对抗鲁棒性可以通过特定的架构设计来提高。
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我们提出了一种新方法，通过利用梯度稀疏性来增强 SNN 的防御能力。
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Limitations：
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梯度稀疏会降低泛化能力。
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需要对具体的架构配置进行研究。
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需要进一步研究来考虑泛化性能和稳健性之间的权衡。
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