Adversarial Attack이 있으니 당연히 Defense 기법도 존재한다. 이번 리뷰에서는 Defense 기법 중 하나인 "Defensive Distillation"을 소개할 것이다. 이 논문은 처음 나왔을 때 많은 사람들에게 관심받으며 차세대 defense 기법으로 각광 받았었다. 지금이야 C&W attack이나 PGD 등 여러 Attack이 등장하고 defensive distillation기법이 깨지면서 무뎌졌지만 말이다. https://arxiv.org/abs/1511.04508 Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks Deep learning algorithms have been s..

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 Robustness of Convolutional Neural Networks in Frequency Domain Recently, the generalization behavior of Convolutional Neural Networks (CNN) is gradually transparent through explanation techniques with the frequency components decomposition. Howe..