Effektive Verteidigung gegen konvolutionsbasierte unerlernbare Datensätze durch pixelbasierte Bildtransformationen

Wir schlagen eine neuartige Verteidigungsstrategie namens COIN vor, die auf globalen zufälligen Pixel-Interpolationen basiert, um die Auswirkungen von multiplikativen Rauschen in konvolutionsbasierten unerlernbaren Datensätzen effektiv zu unterdrücken.