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#419
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
Model Ensembleによって，Adversarial Robustnessを高める手法を提案．Robustnessには，Ensembleのサイズ，勾配の方向の多様性，Ensembleの各メンバの貢献のバランス，の3つが寄与している．そこで，後半2つを意図的に操作する制約，Joint Gradient Phase and Magnitude Regularization (GPMR)を提案．
新規性
EnsembleによるRobustnessの向上に影響している要素を示し，実際に学習に組み込む手法を提案した．
結果
Adversarial Training等をすることなく，White-box Attackにおいて通常の学習時と比べても，Robustnessが大きく改善した
その他（なぜ通ったか？等）
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