arXiv cs.LG· Long Dang, Satpal Sura, Kaiqi Xiong·· 4 天前AI 评分28
用于缓解不可学习数据集的梯度对抗增强框架
A Gradient based Adversarial Augmentation Framework for Mitigating Unlearnable Datasets
AI 导读
研究提出一种基于梯度的对抗增强框架，通过随机梯度上升学习增强策略，迫使深度神经网络在不可学习数据（ULD）保护的图像上重新学习可泛化特征。该框架利用可微数据增强流程在多达 18 种技术中高效搜索子集以最大化替代模型分类损失，并结合感知与像素正则化保留图像语义。
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