Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Xie, Wanyun"'
Sharpness-aware minimization (SAM) has been shown to improve the generalization of neural networks. However, each SAM update requires \emph{sequentially} computing two gradients, effectively doubling the per-iteration cost compared to base optimizers
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.10683
This paper rethinks Sharpness-Aware Minimization (SAM), which is originally formulated as a zero-sum game where the weights of a network and a bounded perturbation try to minimize/maximize, respectively, the same differentiable loss. To fundamentally
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.12993
This paper presents a theoretical analysis of linear interpolation as a principled method for stabilizing (large-scale) neural network training. We argue that instabilities in the optimization process are often caused by the nonmonotonicity of the lo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.13459
Autor:
Xie, Wanyun
The distributed nature of Federated Learning (FL) creates security-related vulnerabilities including training-time attacks. Recently, it has been shown that well-known Byzantine-resilient aggregation schemes are indeed vulnerable to an informed adver
Externí odkaz:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-321230
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zeng, Lelin1,2 (AUTHOR), Zhou, Feixiang1 (AUTHOR) 779038329@qq.com, Hu, Rong3 (AUTHOR), Xie, Wanyun1 (AUTHOR), Wang, Guoxiang1 (AUTHOR) wanggxwzl@163.com, Yang, Caixia1 (AUTHOR), Liang, Enxiang1 (AUTHOR) 32625445@qq.com, Xu, Wenyuan1 (AUTHOR), Van der Bruggen, Bart2,4 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Polymers & the Environment. Jan2021, Vol. 29 Issue 1, p28-37. 10p.
