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저자정보
용다윗 (경기대학교) 임현기 (경기대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,418 - 1,421 (4page)

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Deep learning is vulnerable to adversarial attacks. Among the many ways to solve this problem, there is a way to apply data augmentation to training. This paper proposes a method of generating a new dataset using data augmentation techniques with vector quantization, and then training it with the original dataset. Experiments demonstrate that the adversarial robustness of deep learning models using this method is higher than that of models using other data augmentation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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