敵対的トレーニング (つまり、敵対的に摂動された入力データに対するトレーニング) は、推論中の潜在的な敵対的攻撃に対してニューラルネットワークを堅牢にするための十分に研究された方法です。ただし、堅牢

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/27 12:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4731506760441842884/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2204.07373v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2204.07373v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2204.07373v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ロボット学習における敵対的ロバストネスと精度のトレードオフの再検討</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/pose">pose</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/robot">robot</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sim-to-real">sim-to-real</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22autonomous%20driving%22">autonomous driving</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gesture">gesture</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">敵対的トレーニング (つまり、敵対的に摂動された入力データに対するトレーニング) は、推論中の潜在的な敵対的攻撃に対してニューラル ネットワークを堅牢にするための十分に研究された方法です。ただし、堅牢</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230127#bookmark-4731506760441842884"><span class="datetime-body">2023/01/27 12:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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