Balda / Balda Can~izares | Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels | Buch | 978-3-86359-802-0 | www.sack.de

Buch, Englisch, 134 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 206 g

Reihe: Edition Wissenschaft Apprimus

Balda / Balda Can~izares

Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels


1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-86359-802-0
Verlag: Apprimus Verlag

Buch, Englisch, 134 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 206 g

Reihe: Edition Wissenschaft Apprimus

ISBN: 978-3-86359-802-0
Verlag: Apprimus Verlag

In this thesis, we study the robustness and generalization properties of Deep Neural Networks (DNNs) under various noisy regimes, due to corrupted inputs or labels. Such corruptions can be either random or intentionally crafted to disturb the target DNN. Inputs corrupted by maliciously designed perturbations are known as adversarial examples and have been shown to severely degrade the performance of DNNs. However, due to the non-linearity of DNNs, crafting such perturbations is non-trivial. [...]

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Autoren/Hrsg.

Balda, Emilio
Balda Can~izares, Emilio Rafael
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