Adversarial Robustness: Lý thuyết và thực hành

97

Bài báo khoa học khảo sát một số thách thức chính trong bối cảnh này và sau đó tập trung về chủ đề adversarial robustness: tính dễ bị tổn thương trên diện rộng của các mô hình học sâu hiện đại đối với phân loại sai tính đối kháng (hay còn gọi là các ví dụ về tính đối kháng).

Nhu cầu tăng cao gần đây trong việc áp dụng các giải pháp học máy ở môi trường thực tế dẫn đến một thách thức lớn đó là: liệu chúng ta có thể xây dựng được các giải pháp học máy thực sự đáng tin cậy và mạnh mẽ không, thay vì những giải pháp đó đơn thuần ở trong tình trạng “hầu như lúc nào” cũng làm việc?

Bài báo khảo sát một số thách thức chính trong bối cảnh này và sau đó tập trung về chủ đề adversarial robustness: tính dễ bị tổn thương trên diện rộng của các mô hình học sâu hiện đại đối với phân loại sai tính đối kháng (hay còn gọi là các ví dụ về tính đối kháng).

Các tác giả sẽ thảo luận về các khía cạnh trên cả thực tế và lý thuyết của hiện tượng này, nhấn mạnh vào các phương pháp tiếp cận dựa trên xác minh gần đây để tạo ra sự đảm bảo về khả năng xử lý nhiễu. Phương pháp thực hiện sẽ không chỉ dừng lại ở việc xem khả năng xử lý nhiễu đối kháng chỉ như là một câu hỏi mang tính bảo mật. Cụ thể, các tác giả sẽ đề cập đến vai trò của nó như là một cấu thành giúp chính quy hóa và thảo luận về mối quan hệ của nó với tính phổ quát.

Xem thêm tài liệu tại ĐÂY. 
Tutorial video: https://videoken.com/embed/fQyT5wkFxGI

Tin liên quan:
  • 16
    Shares