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Examiner l'entraînement adversarial pour des modèles de machine learning plus robustes face aux attaques.

Une nouvelle méthode améliore la résolution et la cohérence des images en utilisant des modèles de diffusion.

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Une nouvelle approche améliore l'échantillonnage de données dans des systèmes physiques complexes.

De nouvelles découvertes remettent en question l'idée que la robustesse de la classification et de l'explication sont liées.

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Un nouveau modèle améliore la recherche d'images pour le diagnostic d'histopathologie du sein.

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De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des modèles de langage tout en gardant la fonctionnalité intacte.

AdvUnlearn améliore la sécurité de la génération d'images en combinant le désapprentissage avec l'entraînement adversarial.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la sécurité de la génération de texte en image.

Un aperçu de comment les exemples adversariaux défient les modèles d'IA.

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Cet article examine les améliorations des SSM pour résister aux perturbations adversariales.

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ADEP vise à améliorer la sécurité en prédisant les effets indésirables de plusieurs médicaments.

Cette étude explore les limites de la précision et de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle façon de créer des données synthétiques sans soucis de vie privée.

Cet article parle de l'effacement de caractéristiques et de son impact sur la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique.