使神经网络对各种图像损坏具有鲁棒性的简单方法

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https://github.com/bethgelab/game-of-noise
一种使神经网络对各种图像损坏具有鲁棒性的简单方法
该存储库包含论文的训练模型权重、训练和评估代码 一种使神经网络对各种图像损坏具有鲁棒性的简单方法，作者：Evgenia Rusak*、Lukas Schott*、Roland Zimmermann*、Julian Bitterwolf、Oliver Bringmann、Matthias Bethge & Wieland Brendel。

我们表明，一种非常简单的方法 - 高斯噪声的数据增强 - 足以超越最先进的方法，以提高对常见腐败的鲁棒性。更进一步，我们学习每像素分布，以使用一个简单的生成神经网络（我们称之为噪声发生器）从对抗性中采样噪声。联合训练噪声发生器和分类器进一步提高了鲁棒性。