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深度研究深度人工神经网络（DANN）的体系结构以提高其预测性能。但是，探索了丹恩的架构与噪声和对抗性攻击之间的稳健性之间的关系。我们调查了丹尼斯的鲁棒性与它们的基础图架构或结构之间的关系。这项研究：（1）首先使用图理论鲁棒性测量探索Danns架构的设计空间； （2）将图形转换为DANN体系结构，以训练/验证/测试各种图像分类任务； （3）探讨了训练有素的丹尼斯针对噪声和对抗性攻击的鲁棒性与通过图理论测量估计的基础体系结构的鲁棒性之间的鲁棒性之间的关系。我们表明，底层图的拓扑熵和olivier-Ricci曲率可以量化DANN的稳健性性能。上述关系对于复杂的任务和大型丹恩来说更牢固。我们的工作将使汽车和神经架构搜索社区能够探索强大而准确的Danns的设计空间。
通过图探索神经网络的鲁棒性...
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