인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 논문은 비전 트랜스포머(ViT-B32)를 기반으로 CIFAR-10 이미지 분류 모델에 대해 적대적 학습을 적용하고, 다양한 적대적 공격(FGSM, PGD, CW)에 대한 모델의 강건성을 실험적으로 평가하였다. 실험 결과, 적대적 예제를 학습에 포함시킨 경우, Clean 데이터에 대한 정확도를 유지하면서도 공격에 대한 저항력이 크게 향상 되었음을 확인하였다. 특히 FGSM과 PGD를 동시에 사용한 적대적 학습은 강력한 방어 효과를 보였으며, CW 공격은 이를 학습 과정에 포함시킬 때만 유의미하게 방어할 수 있었다. 본 연구는 적대적 학습 전략이 이미지 분류 모델의 실환경 적용 가능성을 높이는 데 효과적임을 실증적으로 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
