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Qt 6.0.1 发布

Qt 6.0.1 已经发布,这是 Qt 6.0 系列的第一个补丁版本。作为补丁版本,Qt 6.0.1 不会添加任何新功能,但会提供 bug 修复和其他优化。 与 Qt 6.0.0 相比,新的 Qt 6.0.1 包含 200 多个 bug 修复。 部分更新内容 qtbase 画笔模式的最大长度限制为1024,修复了 oss-fuzz 问题。 恢复了 5.15.0 之前从字符串解析日期时间的行为(并记录其含义):如果该字符串具有正确的格式,但表示的日期时间被时区转换跳过时(例如,DST 夏令时开始), 返回的无效日期时间对象仍可用于恢复最近的日期时间,这在某些情况下可能更有用。 从 5.15.0 到 5.15.2 以及 6.0.0,使用默认构造的QDateTime 代替了这个更有用的无效日期时间 QSslSocket::verify ——不更改默认配置 修复了当提示启用时,对于较小的字体,QPainterPath :: addText() 字距会不一致的问题 qtdeclarative 删除导入排序和 -n 参数以禁用它 子类化 QQuickItem 时,开发者应该调用 setAccept...

增强模型鲁棒性!博世提出元对抗训练方法

介绍一篇对抗学习最新论文Meta Adversarial Training ,作者来自德国博世公司。 引言 深度学习模型中一个很致命的弱点就是它容易遭到对抗样本攻击。在真实物理世界中,通用对抗样本可以低成本的对深度模型进行对抗攻击,这种对抗攻击可以在各种环境中欺骗模型。 到目前为止对抗训练是针对对抗攻击最有效的防御手段,但问题在于训练对抗模型是一件成本很高的事情,而且防御通用对抗样本难度会更大。 在该论文中作者提出了一种元对抗训练方式,它将对抗训练和元学习的结合在一起,不仅降低训练成本,而且大大提高了深度模型对通用对抗样本的鲁棒性。 背景介绍 通用对抗扰动于2017年的《Universal adversarial perturbations》中被首次提出。 通用对抗扰动与单一图片的对抗扰动有很大的区别。通用对抗扰动最大的一个特点就是该扰动与输入图片无关,它与模型本身和整个数据集相关; 而单一图片的对抗扰动只是针对于它的输入图片,对数据集其它的图片攻击性几乎没有。 如上图所示,假如有一个动物数据集和经该数据集上训练得到神经网络分类器,经过对抗攻击生成了针对于该动物数据集和该模型的通用对抗...

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