- …
- …
#518
summarized by : Motokawa Tetsuya
どんな論文か？
敵対的摂動を加えた画像が元画像とのL2ノルムを小さく保ったまま、モデルに誤分類させる新たな勾配ベースの攻撃手法の開発した
新規性
反復的に最適化する際に、更新方向（勾配）とその大きさ（ノルム）を切り離して最適化している
元画像xにおける半径εの大きさで勾配方向へ更新している
結果
敵対的画像を得るまでの反復回数がはるかに少なくなった
既存手法に比べて元画像とのL2ノルムを小さく保っている
その他（なぜ通ったか？等）
全体的に読みやすい（AEsをそれほど深く知らない私のような読者にもわかりやすい）
実験セクションが詳しくて親切
- …
- …