敵対的トレーニング に関する最新の記事

効率を上げたり、攻撃に対する防御を強化したりするためのモデル圧縮手法を調査中。

敵対的攻撃がAIの予測や説明にどんな影響を与えるかを調べる。

新しいフレームワークが多様なデータタイプを使って知識グラフの補完を改善するよ。

モデルの解釈を良くするために、勾配ベースのサリエンシーマップを強化する新しいアプローチ。

機械視覚アプリケーションのデータ共有でプライバシーを強化するシステム。

敵対的攻撃とそれが機械学習モデルに与える影響について学ぼう。

データ操作に対する分類器の信頼性を高める方法。

敵対的攻撃に対抗するための深層学習モデルを強化する新しいアプローチ。

新しいトレーニング方法がニューラルネットワークの不確実性評価能力を向上させる。

新しいモデルが乳腺組織病理診断の画像検索を強化する。

新しい方法で敵対的攻撃に対するニューラルネットワークの性能が向上。

深層ニューラルネットワークのための敵対的トレーニングを改善する新しい方法。

言語モデルにおける攻撃への耐久性を向上させるための研究。

新しい方法が言語モデルの安全性を改善しつつ、機能はそのまま保ってるよ。

AdvUnlearnは、アンラーニングと敵対的トレーニングを組み合わせることで、画像生成の安全性を高めるよ。

新しい方法がテキストから画像生成の安全性を向上させることを目指してるよ。

敵対的サンプルがAIモデルにどう影響を与えるかを見てみよう。

新しいアプローチが、さまざまなグループ間でのヘイトスピーチの特定において公平性を向上させる。

新しい方法が、機械の故障検知をより良い特徴学習を通じて改善する。

PARTを紹介するよ、機械学習モデルの精度と頑健性をアップさせる方法だ。

対抗訓練への新しいアプローチがAIシステムの性能とセキュリティを向上させる。

この記事では、敵対的摂動に対する耐性を高めるためのSSMの改良について考察しています。

モデルの頑丈さを敵対的攻撃に対抗するためにProFeATを紹介します。

ADEPは複数の薬からの悪影響を予測して、安全性を向上させることを目指してるよ。

この研究は、機械学習モデルの精度と頑健性の限界を調査している。

プライバシーの心配なしに合成データを作る新しいアプローチ。

この記事では、特徴の忘却とそれが機械学習におけるプライバシーと公平性に与える影響について話してるよ。

新しいモデルがバイアスを解消して、さまざまなデータを使って株価予測を改善するよ。

強靭な分類器に関する新しい知見が、攻撃に対する耐性を高める能力を向上させる。

神経ネットワークと暗号化を組み合わせることで、安全な通信手段が強化される。

小さい入力の変化に対するニューラルネットワークの脆弱性を調べる。

セマンティックセグメンテーションにおける敵対的攻撃とモデルの頑健性を検証する。

大規模言語モデルのリスクと防御戦略を探る。

新しいViTアーキテクチャは、精度を向上させつつ、敵対的脅威に対して耐性を持ってるよ。

この記事では、敵対的攻撃から画像品質システムを守る方法についてレビューします。

新しい方法がRLエージェントの有害な入力変化に対する耐性を高める。

新しい手法が、ワッサースタイン近似を使って複雑なデータからの学習を強化する。

対抗訓練は合成音声と実音声でキーワードスポッティングの精度を高めるよ。

新しい方法が騒がしい環境での話者認識を改善する。

CLATは、通常の画像の精度を保ちながら、敵対的攻撃に対してモデルの堅牢性を向上させるんだ。