基于因果干预与不变性的卷积预训练模型优化研究

基于卷积神经网络（CNN）的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN深度模型的定向修剪和网络结构优化方法。通过对模型输入进行基于不变性的干预调制,根据生成的调制图片序列分析预训练网络卷积子结构的输出分布,筛选和定向修剪噪声敏感子结构。构建基于类间区分度的目标函数,借助经济学领域中的资本资产定价模型构建网络的层间连接,生成在单分类任务下能增大类间区分度的网络拓扑结构,逐层优化构建概念层次的稳定特征。在ImageNet-2012数据集上的实验结果表明,优化后的深度模型相比于ResNet50基线预训练模型的分类准确率约提升了5个百分点,并大幅降低了训练集规模。     

基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型性能优化方法

针对卷积结构的深度学习模型在小样本学习场景中泛化性能较差的问题,以AlexNet和ResNet为例,提出一种基于小样本无梯度学习的卷积结构预训练模型的性能优化方法.首先基于因果干预对样本数据进行调制,由非时序数据生成序列数据,并基于协整检验从数据分布平稳性的角度对预训练模型进行定向修剪;然后基于资本资产定价模型(CAP...     

真空压力浸胶(摘要)

真空压力浸胶玻璃布管,仅含少量空隙。故具有优越的油气密性和良好的机电性能。本文系阐述通过试验探讨真空压力顶浸胶真空的高低对浸胶管空隙含量的影响,观真空压力浸胶玻璃布管,仅含少量空隙。故具有优越的油气密性和良好的机电性能。本文系阐述通过试验探讨真空压力顶浸胶真空的高低对浸胶管空隙含量的影响,观察、对比倒锥形外模内腔对空隙含量有无影响。试验表明,真空的高低与空隙含量有关,倒锥形外模内腔则与空隙含量无关。     

基于小样本学习和因果干预的ResNeXt对抗攻击

随着深度学习相关技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的快速发展和广泛应用,深度学习模型逐渐成为了高价值攻击目标,其固有的易受噪声干扰的安全隐患也逐步暴露出来,如基于生成对抗网络(GAN)或机器学习的方式,通过添加少量特定的噪声来生成对抗样本,导致现有的深度学习模型失效.目前的对抗攻击技术一般针对特定深度学习模型,使用海...