Robustez de modelos vía información de Fisher: límites y algoritmos
Descubre cómo medir la robustez de modelos de IA con la información de Fisher, una métrica atacable-agnóstica que predice vulnerabilidad adversarial. Guía teórica y práctica.
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Entrenamiento de red predictiva en ImageNet con propagación de equilibrio logra 13.23% error top-5, igualando casi la retropropagación.
Explora ADNTN: comprime DNN hasta 77,000x, mejorando precisión. Redes tensoriales no lineales automáticamente diferenciables.