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Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels
Emilio Balda (Taschenbuch, Englisch)
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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. [...] Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
14.01.2020
Sprache
Englisch
EAN
9783863598020
Herausgeber
Apprimus Verlag
Sonderedition
Nein
Autor
Emilio Balda
Seitenanzahl
134
Auflage
1
Einbandart
Taschenbuch
Einbandart Details
Paperback
Schlagwörter
Informatik, robustness, networks
Thema-Inhalt
T - Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
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