Investigating the causes of the vulnerability of CNNs to adversarial perturbations: learning objective, model components, and learned representations

This work focuses on understanding how adversarial perturbations can disrupt the behavior of Convolutional Neural Networks (CNNs). Here, it is hypothesized that some components may be more vulnerable than others, unlike other research that considers a model vulnerable as a whole. Identifying model-s...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي: Coppola, Davide
مؤلفون آخرون: Guan Cuntai
التنسيق: Thesis-Master by Research
اللغة:English
منشور في: Nanyang Technological University 2023
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/171336
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English