運動量ベースの適応行列を用いた敵対的摂動の最適化

この論文は、ArXivから引用されており、機械学習における敵対的攻撃を改善するための新しい方法を提示している可能性があります。モデルを欺くために使用される摂動の最適化に焦点を当てており、より効果的な攻撃とモデルの脆弱性のより良い理解につながる可能性があります。運動量ベースの適応行列の使用は、摂動生成への動的なアプローチを示唆しており、効率と有効性を向上させる可能性があります。

• •敵対的攻撃の改善に焦点を当てています。
• •運動量ベースの適応行列を使用しています。
• •より効果的な攻撃のために摂動を最適化することを目指しています。