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通过符号学习评估显著目标检测的对抗攻击
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种神经符号化方法，用于解决神经网络特征提取对小的改变过于敏感而未能适应测试集中未见过的属性和指令的问题。实验结果表明，该方法在 ALFRED 基准测试的子任务评估中，相比端到端的神经模型，成功率显著提高。
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关键要点
- 提出了一种神经符号化方法，解决神经网络特征提取对小改变的敏感性问题。
- 该方法将高级符号特征用作中间表征，适应自然语言指令与3D环境对象的交互。
- 在ALFRED基准测试的子任务评估中，该方法在未知环境下的交互任务中显著优于端到端的神经模型。
- 具体成功率提升分别为9点、46点和74点，涉及切换对象、拿起对象和切片对象的任务。
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