与えられた機械学習（ML）モデルの敵対的なロバスト性を評価するために、ブラックボックススペクトル法が導入されています。 SPADEという名前の私たちのアプローチは、入力/出力データに対応する多様体を近

arxiv_reader のブックマーク 2021/02/09 15:24

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4698254005229946434/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.03716v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.03716v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.03716v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SPADE：ブラックボックスの敵対的ロバスト性評価のためのスペクトル法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/manifold">manifold</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">与えられた機械学習（ML）モデルの敵対的なロバスト性を評価するために、ブラックボックススペクトル法が導入されています。 SPADEという名前の私たちのアプローチは、入力/出力データに対応する多様体を近</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210209#bookmark-4698254005229946434"><span class="datetime-body">2021/02/09 15:24</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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