
论文阅读:SmoothGrad: Removing Noise by Adding Noise
对 2017 年发表的经典可解释性人工智能(XAI)论文 SmoothGrad 的个人解读与 PyTorch 代码实现讨论。SmoothGrad 通过在输入图像中添加高斯噪声,平均多次采样的梯度,从而有效消除显著性图中的视觉噪声。

对 2017 年发表的经典可解释性人工智能(XAI)论文 SmoothGrad 的个人解读与 PyTorch 代码实现讨论。SmoothGrad 通过在输入图像中添加高斯噪声,平均多次采样的梯度,从而有效消除显著性图中的视觉噪声。

介绍发表于 ACM CCS 2022 的多资源区块链共识协议 Minotaur。该协议结合了工作量证明(PoW)和权益证明(PoS),并被证明在工作和权益两种资源之间具有最优的可替代性。