Robustness Analysis of Deep Neural Network...

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Beschreibung

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. [...]

Details

Fachbereich:	Fertigungstechnik
Genre:	Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	134
ISBN-13:	9783863598020
ISBN-10:	3863598024
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
Autor:	Balda, Emilio
Hersteller:	Apprimus Verlag
Maße:	10 x 158 x 219 mm
Von/Mit:	Emilio Balda
Gewicht:	0,258 kg

preigu-id: 117945229

Details

Fachbereich:	Fertigungstechnik
Genre:	Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	134
ISBN-13:	9783863598020
ISBN-10:	3863598024
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
Autor:	Balda, Emilio
Hersteller:	Apprimus Verlag
Maße:	10 x 158 x 219 mm
Von/Mit:	Emilio Balda
Gewicht:	0,258 kg