利用 Toeplitz 矩阵构建紧凑且鲁棒的深层神经网络
机器学习
2021-09-03 v1
摘要
深层神经网络在各类任务中处于最先进水平，然而它们表现出的重要局限阻碍了其在现实应用中的使用和部署。在开发和训练神经网络时，准确率不应成为唯一关切，神经网络还必须具有成本效益且可靠。尽管准确，大型神经网络往往缺乏这些特性。本论文聚焦于训练不仅准确而且紧凑、易训练、可靠且对对抗样本鲁棒的神经网络这一问题。为应对这些问题，我们利用 Toeplitz 族结构化矩阵的性质来构建紧凑且安全的神经网络。
关键词
引用
@article{arxiv.2109.00959,
title = {Building Compact and Robust Deep Neural Networks with Toeplitz Matrices},
author = {Alexandre Araujo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00959},
year = {2021}
}
备注
Thesis