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|極市線上分享第107期 |

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

往期分享請前往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)秀的技術嘉賓到極市進行技術分享，與大家一起交流學習~~

【資料圖】

眾所周知，現(xiàn)代的深度神經(jīng)網(wǎng)絡存在著嚴重的魯棒性缺陷，容易遭受對抗樣本的攻擊。如何系統(tǒng)的獲得可驗證的魯棒性保證是近年來一個重要的研究方向。

本次分享我們邀請到了北京大學的張博航，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)探究了深度學習領域的核心問題：是否能夠從模型層面出發(fā)，設計出具有天然對抗魯棒性的神經(jīng)網(wǎng)絡？對于基本的L無窮魯棒性問題，我們揭示了Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡的表達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，本文首先指出了標準Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡表達能力的本質(zhì)缺陷，并進一步探究了近期所提出的新型網(wǎng)絡結構（如L無窮網(wǎng)絡）背后的深層次機理。最后，本文提出了一個魯棒性神經(jīng)網(wǎng)絡的統(tǒng)一框架，稱為SortNet（排序網(wǎng)絡），該網(wǎng)絡結構在CIFAR-10、ImageNet等多個數(shù)據(jù)集上均取得了SOTA的表現(xiàn)?！?/p>

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直播信息

時間

2022年12月21日（周三）：20:00-21:00

主題

如何從模型層面獲得對抗魯棒性保證

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嘉賓介紹

張博航

北京大學博士四年級學生，指導老師是王立威教授。研究方向為深度學習中的基礎性問題，如神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力和魯棒性。在機器學習頂會NeurIPS, ICML, ICLR上以一作身份發(fā)表5篇論文。更多信息見個人主頁：https://zbh2047.github.io/

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關于分享

?分享大綱1、可驗證的魯棒性背景介紹2、基于Lipschitz性質(zhì)的魯棒性網(wǎng)絡設計3、從布爾函數(shù)的角度理解Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力4、該領域的SOTA網(wǎng)絡結構：L無窮距離網(wǎng)絡5、一個統(tǒng)一的框架：排序網(wǎng)絡

?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

關注“極市平臺”公眾號，回復“107”可獲取免費直播鏈接。

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往期回顧

極市平臺專注分享計算機視覺前沿資訊和技術干貨，特邀請行業(yè)內(nèi)專業(yè)牛人嘉賓為大家分享視覺領域內(nèi)的干貨及經(jīng)驗，目前已成功舉辦106期線上分享。近期在線分享可點擊以下標題查看：ECCV2022 Oral-吳俊峰：視頻實例分割新SOTA：SeqFormer&IDOL阿里達摩院：兼顧速度與精度的高效目標檢測框架DAMO-YOLOECCV2022-李鋼-PseCo：FPN錯位對齊，實現(xiàn)高效半監(jiān)督目標檢測范琦-SSP: 自支持匹配的小樣本分割任務新思想（ECCV2022）CVPR 2022-南開大學鄭兆暉：目標檢測定位蒸餾NeurIPS 2022 Spotlight-童湛：基于掩碼和重建視頻自監(jiān)督預訓練NTIRE 2022 冠軍方案：用于輕量級圖像超分辨率的藍圖可分離殘差網(wǎng)絡嚴彬-Unicorn：走向目標跟蹤的大一統(tǒng)（ECCV2022 Oral）CVPR 2022-唐業(yè)輝：量子啟發(fā)的新型視覺主干模型WaveMLP港科大陳啟峰：圖像處理與復原中的可逆性問題陳使明：零樣本學習的關鍵問題研究鄭哲東丨從行人重識別到無人機定位陳鑫：CVPR 2021-TransT: 基于Transformer的高性能單目標跟蹤算法

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