ディープニューラルネットワークは、さまざまな機械学習タスクにうまく適用されています。ただし、研究によると、ニューラルネットワークは敵対的な攻撃を受けやすいことが示されています。これは、ニューラルネット

ディープニューラルネットワークは、さまざまな機械学習タスクにうまく適用されています。ただし、研究によると、ニューラルネットワークは敵対的な攻撃を受けやすいことが示されています。これは、ニューラルネット

arxiv_reader のブックマーク 2024/01/30 13:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4748578468113446447/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.04565v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.04565v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.04565v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">一次摂動を伴う敵対的な例に対する変換ベースの防御の改善</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/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/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワークは、さまざまな機械学習タスクにうまく適用されています。ただし、研究によると、ニューラルネットワークは敵対的な攻撃を受けやすいことが示されています。これは、ニューラルネット</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20240130#bookmark-4748578468113446447"><span class="datetime-body">2024/01/30 13:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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