深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念及其在实际应用场景中的生命周期，阐明了校准针对安全关键性领域和个体预测上的重要意义，辅以前沿算法讲解了当前用于深度神经网络的处理方法及实验效果表现，表明了当前的研究热点问题和关键挑战。
深度学习模型校准技术-吴肖龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/07/02/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%a0%a1%e5%87%86%e6%8a%80%e6%9c%af/
随着多模态情绪识别应用不断发展，真实场景中的模态缺失问题对模型鲁棒性提出了挑战。本次学术报告聚焦缺失模态下的情绪变化识别，介绍了基于单模态专家融合与难度感知课程学习的代表性方法，为…
随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…
人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…
人工智能的发展，驱动新赋能方式，2018年国家自然科学基金首次在信息科学部下增设“教育信息科学与技术”的专门代码（F0701），同时《地平线报告（2022高等教育版）》智能学习分析…
本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序…
本报告围绕“源代码安全补丁存在性测试”展开，聚焦于如何自动识别开源软件中的安全补丁，解决安全补丁与普通补丁混杂、厂商静默发布、攻击窗口缩短等问题，介绍了一种结构感知的检测方法——R…
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
XSS攻击是客户端脚本安全中的头号大敌，多次位列OWASP TOP 10榜首，严重威胁到web网络安全。XS…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
