- …
- …
#156
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
クラス間でサンプル数にばらつきのあるLong-taildデータセットにおける敵対的学習の研究。敵対的学習は、多数クラスと希少クラスの精度の乖離をさらに広げることを発見。Long-taildデータセットにおける敵対的学習Robalを提案した。
新規性
初めてLong-taildデータセットにおける敵対的学習を検証した。提案されたLong-tailedデータセット用の敵対的学習手法Robalは、ノイズに頑健にするためにf,wのノルムを使った角度ベースの分類器を構築し、クラス間のバランスをとる手法を使っている。
結果
Long tailedにしたCIFAR-10, CIFAR100で検証。他の防御手法と同等以上の結果を得た。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github. com/wutong16/Adversarial_Long-Tail
- …
- …