- …
- …
#315
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群のクラス分類タスクにおけるAdversatial Attacksに対する防衛手法．攻撃を含む入力点群をサブサンプリングしそれぞれを入力として分類タスクを解き，これらの多数決で入力点群のクラスを推定する．このアプローチでは，入力点群のうち敵対的な入力点の個数と摂動量が一定以下である場合には正解できることを保証，さらにどの程度の摂動まではロバストかを評価した．
新規性
理論的な保証を与えた三次元点群の敵対的入力に対する防衛手法を提案したことが新規．敵対的入力の点数についての仮定のもとでは適切な防衛がなされることを示した．また，分類器に関する仮定なしでどの程度の摂動までであれば提案法のロバストさを保証できるかを予測するアルゴリズムを与えた．
結果
ModelNet40，ScanNetについてクラス分類問題を学習，さまざまな攻撃を与えたときのロバスト性を検証した．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …