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NCCR: to Evaluate the Robustness of Neural Networks and Adversarial Examples

Created by
  • Haebom

作者

シプ、フソング、ウェンジエワン

概要

本論文はニューラルネットワークの安定性評価のための新しい指標であるニューロンカバー変化率(NCCR)を提案する。 NCCRは、入力が変化したときに特定のニューロン出力の変化量を監視し、ニューラルネットワークの攻撃抵抗性と敵対的な例の安定性を測定します。変化量が小さいほど、より堅牢なニューラルネットワークと見なされます。画像認識および話者認識モデル実験結果は,NCCRがニューラルネットワークまたは入力の剛性をよく評価し,敵対的な例の検出を可能にすることを示した。敵対的な例は常にそれほど堅牢ではないからです。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
ニューラルネットワークの堅牢性評価のための新しい指標NCCRの提示
NCCRを用いた敵対的な例の検出可能性の提示
画像認識および話者認識モデルにおけるNCCRの有用性の検証
Limitations:
提案指標NCCRの一般化性能に関するさらなる研究が必要
様々な攻撃タイプと防御技術に対するNCCRの性能解析が必要
NCCR計算の計算コストと効率の分析が必要
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