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AdvGANのclassifierモデルに堅牢性を向上させたモデルを用いた場合の有効性について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230087
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230087cff99b1c-03cf-4e30-9b61-586ca5682347
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-1U-08.pdf (321.4 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | AdvGANのclassifierモデルに堅牢性を向上させたモデルを用いた場合の有効性について | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岡山理大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 岡山理大 | ||||||||||
| 著者名 |
西山, 圭亮
× 西山, 圭亮
× 島田, 英之
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Deep Neural Networkは入力データに微小な摂動を加えた敵対的サンプルに対して脆弱であることが分かっている。このような敵対的サンプルに対して、Deep Neural Networkは高い確率で誤認識を起こす可能性がある。この敵対的サンプルの生成手法のひとつにGANを利用して生成するAdvGANが提案されており、他の生成手法よりも優れた性能を達成することが示されている。しかし、この実験の欠点は、AdvGANのclassifierモデルの学習データにFGSMより生成された敵対的サンプルしか含まれていないことである。本論文では、classifierモデルに複数の生成手法によって生成された敵対的サンプルを用いて敵対的学習を行い、モデルの堅牢性をより向上させたモデルを用いた場合の有効性について検証を行う。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 593-594, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
