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3つの要点 ✔️活性化関数をk-WTAと呼ばれるものに変更するだけでAdversarial Attackに強くなることを示し... 3つの要点 ✔️活性化関数をk-WTAと呼ばれるものに変更するだけでAdversarial Attackに強くなることを示した ✔️ k-WTAは入力に対して不連続であるため、ネットワークを騙す摂動が計算しにくい ✔️パラメータ空間においては、不連続性が小さいため、ネットワークの学習は従来通り可能 ENHANCING ADVERSARIAL DEFENSE BY k-WINNERS- TAKE-ALL written by Chang Xiao, Peilin Zhong, Changxi Zheng (Submitted on 26 Sep 2019 (modified: 11 Mar 2020)) Comments: accepted by ICLR 2020 Conference Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning
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