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

Sprache: Englisch

Verlag: 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.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783863598020

Titel
Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels
Autor
Emilio Balda
Verlag
Apprimus Verlag Jan 2020
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3863598024
ISBN-13
9783863598020
Artikelgewicht
258 Gramm
Abmessungen
219x158x10 mm

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