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Attack-less Adversarial Training Method for a Robust Adversarial Defense

机译:强大的对抗防御攻击较少的对抗训练方法

摘要

The present invention is color ( ) and set the color ( ) to a certain number ( ) by dividing each interval ( ) step (a) to create the original image ( ) from the step (b) of training the learning model by generating one batch from the original image ( ) of each pixel ( ) from each interval index ( (c) predicting ), a new image ( ) and the image generated in step (d) ( ) by training a convolutional neural network with predictive labels ( ) characterized in that it is configured to include the step (e) of outputting.
机译:本发明是Color()并通过划分每个间隔()步骤()步骤()通过生成一个步骤(b)来创建原始图像()来创建原始图像()来创建原始图像()来创建原始图像()来创建原始图像() 通过训练具有预测标签()的卷积神经网络(),从每个间隔索引((c)预测),新图像()和在步骤(d)()中生成的图像中生成的图像()批量 其特征在于,它被配置为包括输出的步骤(e)。

著录项

  • 公开/公告号KR102304661B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 동서대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20190174038

  • 发明设计人 호제창;이병국;강대기;

    申请日2019-12-24

  • 分类号G06T1;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 21:13:51

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