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[논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(2)
지난 번에 이어서 C&W Attack 논문 리뷰를 하려고 한다. 이번 리뷰에서는 3가지 Distance-metric을 사용하여 만드는 강력한 attack 기법에 대한 설명과 그 기법들을 사용하여 defensive distillation을 어떻게 공격할 수 있고, 또 왜 이전 attack들은 그럴 수 없었는지를 설명하려고한다. 이를 읽기 전에 introduction과 강력한 attack을 만들기 위해 실험한 여러 기법들을 알고 싶다면 (1) 글을 먼저 보고 오길 바란다. https://aistudy9314.tistory.com/59 [논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(1) 지난 논문 리뷰에서 Defensive D..
2022.02.17 -
[논문 리뷰] Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks(C&W Attack)(1)
지난 논문 리뷰에서 Defensive Distillation이라는 defense 기법을 알아보았다. 이 방법이 나왔을 당시 차세대 기법이라고 불릴 만큼 각광받는 defense 기법이었는데, 이를 깨버린 것이 CW Attack이 되겠다. **CW라는 이름은 저자 두명의 앞글자를 따서 만들었다. https://arxiv.org/abs/1608.04644 Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks Neural networks provide state-of-the-art results for most machine learning tasks. Unfortunately, neural networks are vulnerable to adversarial examp..
2022.02.12 -
[Pytorch] ResNet을 만들어보자!
Pytorch를 이용해서 분류문제에서 사용하는 여러가지 backbone 논문을 구현하는 시간을 가지려고 한다. 네트워크에 대한 논문 리뷰는 따로 하지 않고 구현을 하면서 간단한 설명만 할 예정이다. $\triangledown$ Resnet paper https://arxiv.org/abs/1512.03385 Deep Residual Learning for Image Recognition Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previous..
2022.02.11 -
[논문리뷰] F-mixup: Attack CNNs From Fourier Perspective
오늘은 Fourier 관점에서의 attack논문인 F-mixup을 살펴보겠다. 나중에 보면 알겠지만 이 논문의 방식은 이전 리뷰한 Amplitude-Phase Recombination논문과 매우 유사하다. https://aistudy9314.tistory.com/50 [논문리뷰] Amplitude-Phase Recombination 요즘 딥러닝과 forier domain 사이의 관계 또는 조합 관련하여 논문을 읽고 있는데, 그 중 흥미로운 논문 하나를 리뷰하려고한다. https://arxiv.org/abs/2108.08487 Amplitude-Phase Recombination: Rethinking R.. aistudy9314.tistory.com 한번 살펴보도록 하자! https://ieeexplore..
2022.02.06 -
[Pytorch] Dataset을 만들어보자!
Pytorch에 대한 모델 아키텍처 구현을 하기 전에 dataset 객체를 만드는 방법을 먼저 소개하려 한다. 방법은 어렵지 않지만 batch단위의 training과 보기 좋은 전처리를 하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 큰 틀은 다음과 같다. from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self): '''init some parameters''' def __len__(self): '''return length of datas''' def __getitem__(self, index): '''return data with preprocessing if needed''' 먼저 Dataset 모듈을 import ..
2022.02.06