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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

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Revue
Sujet
Adversarial Robustness in Machine Learning
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

797 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
797 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 16

Les étiquettes couvrent 2 des 797 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 797 des 797 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Entangled Watermarks as a Defense against Model Extraction
Hengrui Jia, Christopher A. Choquette-Choo, Varun Chandrasekaran, Nicolas Papernot
2021· article· en· USENIX Security Symposium· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
50
citations
affnon étiqueté
Survey of Dropout Methods for Deep Neural Networks
Alex Labach, Hojjat Salehinejad, Shahrokh Valaee
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
47
citations
affnon étiqueté
Consistency Regularization for Adversarial Robustness
Jihoon Tack, Sihyun Yu, Jongheon Jeong, Minseon Kim, Sung Ju Hwang, Jinwoo Shin
2022· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
46
citations
affnon étiqueté
Out-of-distribution Detection in Classifiers via Generation
Sachin Vernekar, Ashish Gaurav, Vahdat Abdelzad, Taylor Denouden, Rick Salay, Krzysztof Czarnecki
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
affnon étiqueté
Adversarial Attacks on Camera-LiDAR Models for 3D Car Detection
Mazen Abdelfattah, Kaiwen Yuan, Zilong Wang, Rabab Ward
2021· article· en· 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Accounting for Variance in Machine Learning Benchmarks
Xavier Bouthillier, Pierre Delaunay, Mirko Bronzi, Assya Trofimov, Brennan Nichyporuk, Justin Szeto +9 autres
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affnon étiqueté
Self-Checking Deep Neural Networks in Deployment
Yan Xiao, Ivan Beschastnikh, David S. Rosenblum, Changsheng Sun, Sebastian Elbaum, Yun Lin +1 autres
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Adversarial Knowledge Discovery
David B. Skillicorn
2009· article· en· IEEE Intelligent Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
afffundnon étiqueté
Towards Universal Physical Attacks on Single Object Tracking
Li Ding, Yongwei Wang, Kaiwen Yuan, Minyang Jiang, Ping Wang, Hua Huang +1 autres
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
Sorting out Lipschitz function approximation
Cem Anil, James Lucas, Roger Grosse
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
aboutno affnon étiqueté
Advances in verification of ReLU neural networks
Ansgar Rössig, Milena Petković
2020· article· en· Journal of Global Optimization· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affsans résuménon étiqueté
Extraction of Complex DNN Models: Real Threat or Boogeyman?
Buse Gul Atli, Sebastian Szyller, Mika Juuti, Samuel Marchal, N. Asokan
2020· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
fundno affnon étiqueté
Meta Learning via Learned Loss
Sarah Bechtle, Artem Molchanov, Yevgen Chebotar, Edward Grefenstette, Ludovic Righetti, Gaurav S. Sukhatme +1 autres
2021· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
afffundnon étiqueté
Adversarial Robustness Via Fisher-Rao Regularization
Marine Picot, Francisco Messina, Malik Boudiaf, Fabrice Labeau, Ismail Ben Ayed, Pablo Piantanida
2022· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
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