この論文では、対照学習（CL）と敵対的トレーニング（AT）を組み合わせることにより、高いクリーン精度を維持しながら、敵対的攻撃に対するモデルの敵対的ロバスト性を高める新しいニューラルネットワークトレー

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/18 14:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716899023248683970/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.08959v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.08959v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.08959v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">対照的な敵対的訓練における認知的不協和緩和によるロバスト性</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</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/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/representation">representation</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/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、対照学習（CL）と敵対的トレーニング（AT）を組み合わせることにより、高いクリーン精度を維持しながら、敵対的攻撃に対するモデルの敵対的ロバスト性を高める新しいニューラルネットワークトレー</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220318#bookmark-4716899023248683970"><span class="datetime-body">2022/03/18 14:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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