この研究では、人間の知覚の丁度可知差異（JND）の概念に触発された、機械知覚の尺度を紹介します。この方法に基づいて、モデルが偽のラベルを出力して画像の変化を検出するまで、加法性ノイズによって画像を繰り

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126628596409410/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.08079v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.08079v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.08079v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">機械知覚と最小限の摂動で正則化された敵対的画像の生成の丁度可知差異</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><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/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この研究では、人間の知覚の丁度可知差異（JND）の概念に触発された、機械知覚の尺度を紹介します。この方法に基づいて、モデルが偽のラベルを出力して画像の変化を検出するまで、加法性ノイズによって画像を繰り</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126628596409410"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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