Adversarial attack에서의 Robust Feature 학습: 모델 robust 향상을 위한 접근법
작품개요
본 연구는 Adversarial Attack을 통해 CNN 모델의 취약점을 유발하는 perturbation(노이즈)의 영향을 분석하고, robust feature와 non-robust feature가 모델의 예측에 미치는 영향을 규명함으로써 Adversarial Example과 관련된 모델의 robustness를 향상시키는 새로운 접근 방식을 제시하였다.
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