Core Concepts
실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시는 딥 뉴럴 네트워크의 신뢰성과 견고성에 큰 영향을 미치는 서로 다른 형태의 분포 변화를 나타낸다. 이 두 가지 문제를 함께 다루는 연구 방향인 견고한 실험적 데이터 외 데이터 탐지와 통합 견고성이 중요하다.
Abstract
이 논문은 실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시의 관계를 체계적으로 분석한다.
먼저 분포 변화의 개념을 기반으로 실험적 데이터 외 데이터 탐지, 개방 집합 인식, 의미론적 이상치 탐지 등 관련 연구 분야를 정리한다. 적대적 예시와 도메인 일반화, 센서 이상치 탐지 등 공변량 변화에 관한 연구도 소개한다.
이어서 실험적 데이터 외 데이터 탐지와 통합 견고성에 초점을 맞춘다. 실험적 데이터 외 데이터 탐지는 적대적 조작에도 실험적 데이터 외 데이터를 정확히 식별하는 것을 목표로 한다. 통합 견고성은 적대적 공격과 실험적 데이터 외 데이터에 동시에 견고한 모델을 만드는 것을 목표로 한다.
기존 연구를 분석하여 이 두 분야의 핵심 개념, 접근 방식, 강점과 약점을 정리한다. 마지막으로 현재 연구의 한계와 향후 연구 방향을 제시한다.
Stats
딥 뉴럴 네트워크는 실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시에 취약하여 과도하게 자신감 있는 잘못된 예측을 내놓는다.
실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시는 각각 의미론적 변화와 공변량 변화를 나타낸다.
실험적 데이터 외 데이터 탐지와 통합 견고성은 실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시를 함께 다루는 연구 방향이다.
Quotes
"실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시는 딥 뉴럴 네트워크의 신뢰성과 견고성에 큰 영향을 미치는 서로 다른 형태의 분포 변화를 나타낸다."
"실험적 데이터 외 데이터 탐지와 통합 견고성은 실험적 데이터 외 데이터와 적대적 예시를 함께 다루는 연구 방향이다."