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- 1. Adversarial Defense by Restricting the Hidden Space of Deep Neural Networks
- 4. Docker란 무엇인가 • Image와 Container로 구성된 소프트웨 어 플랫폼 • 도커는 기본적으로 컨테이너를 위한 운영 체제 • Virtual Machine을 사용한 사람이 라면 아래 그림을 쉽게 이해할 수 있다 Adversarial example • 특수한 noise를 원본 example에 더하 여 사람이 판단하기에는 똑같지만, machine이 판단하기에는 다른 class 가 되는 example • 예를 들어 오른쪽 이미지는 우리가 보기 에는 여전히 고양이지만 DNN이 보기에 는 오븐이 된다! 4
- 5. Adversarial example [ Input Image ] [ Classifier ] [ Cat ] [ Classification ] 5
- 6. • Image와 Container로 구성된 소프트웨 어 플랫폼 • 도커는 기본적으로 컨테이너를 위한 운영 체제 • Virtual Machine을 사용한 사람이 라면 아래 그림을 쉽게 이해할 수 있다 Adversarial example [ Cat ] 6
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- 15. 15 Docker란 무엇인가 • Image와 Container로 구성된 소프트웨어 플랫폼 • 도커는 기본적으로 컨테이너를 위한 운영 체제 • Virtual Machine을 사용한 사람이라면 아래 그림을 쉽게 이해할 수 있다 Conclusions • Data augmentation이 일종의 regularization 역할을 함 • 뚜렷하게 구분 짓는 논문이 없음 • Virtual Adversarial Training • Back Translation • Mixup, Cutout, CutMix • 이러한 관점에서 본다면 adversarial training 또한 정규화로 볼 수 있으며, 자연 스레 augmentation으로 해석할 수 있음
- 16. Adversarial Defense by Restricting the Hidden Space of Deep Neural Networks
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- 23. 23 Conv layer Pooling layer Dense layer
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