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

Lingua: inglese

Editore: 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.

Codice articolo 9783863598020

Dati bibliografici

Titolo
Robustness Analysis of Deep Neural Networks in the Presence of Adversarial Perturbations and Noisy Labels
Autore
Emilio Balda
Editore
Apprimus Verlag Jan 2020
Anno di pubblicazione
2020
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3863598024
ISBN 13
9783863598020
Peso dell'articolo
258 grammi
Dimensioni
219x158x10 mm

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