JSP's Deep learning

1. 요약 ①“Optimization 관점”에서 Adversarial Robustness 정의 (=> 강력한 Adversarial Attack에 대한 Defense을 학습) ②Adversarial Training with Strong Attack => Robustness↑ ③ Model’s Capacity↑=> 복잡하고 정교한 Decision boundary => Robustness↑ ④복잡한 Dataset에 대한 Attack에 대해서는 Defense 성능이 좋지 못하다. 2. 용어 정리 1)“First-Order Attack” “한 번의 미분”만으로 공격을 수행하는 기법(Loss function에 대해서 한 번) => 즉, 오차역전파를 한번만 수행함. PGD(Projected Gradient Desce..