Modelo y método de entrenamiento del clasificador de imágenes resistente considerando fallas, cambio de concepto y ataques adversarios
Autores: Moskalenko, Viacheslav; Kharchenko, Vyacheslav; Moskalenko, Alona; Petrov, Sergey
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Modelo y método de entrenamiento del clasificador de imágenes resistente considerando fallas, cambio de concepto y ataques adversarios
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Modelos de reconocimiento de imágenes
Perturbaciones
Algoritmos resilientes
Ataques adversarios
Cambios de concepto
Método de entrenamiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos modernos de reconocimiento de imágenes entrenables son vulnerables a diferentes tipos de perturbaciones; por lo tanto, el desarrollo de algoritmos inteligentes resistentes para aplicaciones críticas de seguridad sigue siendo una preocupación relevante para reducir el impacto de la perturbación en el rendimiento del modelo.
Descripción
Los modelos modernos de reconocimiento de imágenes entrenables son vulnerables a diferentes tipos de perturbaciones; por lo tanto, el desarrollo de algoritmos inteligentes resistentes para aplicaciones críticas de seguridad sigue siendo una preocupación relevante para reducir el impacto de la perturbación en el rendimiento del modelo.