Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels

Idioma: inglés

Editorial: Apprimus Verlag Jan 2020, 2020

3863598024 / 9783863598020

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. [.] 134 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783863598020

Detalles bibliográficos

Título
Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels
Autor
Emilio Balda
Editorial
Apprimus Verlag Jan 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3863598024
ISBN 13
9783863598020
Peso del artículo
258 gramos
Dimensiones
219x158x10 mm

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