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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,306 - 2,310 (5page)
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Deep learning has shown remarkable performance in many fields, but its vulnerability to adversarial attacks has been exposed by several recent studies. Adversarial training is one of commonly used defense mechanism. In this paper, we analyze the effects of adversarial training on model geometry across different architectures such as convolutional neural networks (CNN) and vision transformers (ViT) quantitatively by using Hessian matrix. Results show the needs to develop more effective adversarial training methods for ViT. Additionally, we hope that this paper provides a new perspective on the impact of adversarial training techniques on different models’ geometry.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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