Are vision transformers always more robust than convolutional neural networks?
Hoofdauteurs: | Pinto, F, Torr, P, Dokania, PK |
---|---|
Formaat: | Conference item |
Taal: | English |
Gepubliceerd in: |
NeurIPS
2021
|
Gelijkaardige items
-
An impartial take to the CNN vs transformer robustness contest
door: Pinto, F, et al.
Gepubliceerd in: (2022) -
Adversarial Robustness of Vision Transformers Versus Convolutional Neural Networks
door: Kazim Ali, et al.
Gepubliceerd in: (2024-01-01) -
Mix-MaxEnt: improving accuracy and uncertainty estimates of deterministic neural networks
door: Pinto, F, et al.
Gepubliceerd in: (2021) -
Mirror Descent view for Neural Network quantization
door: Ajanthan, T, et al.
Gepubliceerd in: (2021) -
Using mixup as a regularizer can surprisingly improve accuracy and out-of-distribution robustness
door: Pinto, F, et al.
Gepubliceerd in: (2023)