【記事更新】私のブックマーク「言語処理分野におけるAdversarial Example」 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)

図1 画像分野におけるAdversarial Example の(出典 : [Goodfellow et al.]より抜粋) 有名な例に [Goodfellow et al.] の図1があります。 左側の画像 x に対して、微小なノイズ(Adversarial Perturbation; 敵対的摂動)を足し合わせた結果が、右側の画像になっています。 左側の画像をCNNによる画像認識器に入力した時には正しく「パンダ (“panda”)」と予測されるものの、右側の画像を入力すると「テナガザル (“gibbon”)」と予測されています。 同じ見た目の画像にもかかわらず、ニューラルネットワークが誤認識するこのような事例は Adversarial Example と呼ばれています。[Szegedy et al.] や [Goodfellow et al.] によって、このような画像の作成が微小なノイズ(Adversarial Perturbation; 敵対的摂動)を足すだけで実現できることが報告され、そこから数々の研究が発表されています。 例えば、Adversarial Exampl

2 mentions: @aonotas
Keywords: 言語処理
Date: 2019/09/12 05:18

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@aonotas 人工知能学会の私のブックマーク連載で「言語処理分野におけるAdversarial Example」というタイトルで記事を書きました。 PFNの小林颯介さん、菊池悠太さんにめちゃくちゃ助けてもらいました。感謝🙏 https://t.co/1xRC1DJPME

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