AI/Deep Learning

'Learning Deep Features for Discriminative Localization' 논문에 대해서 공부하였다. 본 논문은 CNN의 fully-connected layer을 삭제하고 Global Average Pooling을 삽입하여 기존에는 convolutional layer에서만 가능했던 localization을 end to end 차원에서도 가능한 Class Activation Map(CAM) 기법을 제시한다. GAP-CAM은 또한 generic한 성질을 가지고 있어 localization 뿐만 아니라 다른 다양한 task를 수행할 수도 있다. 원본 논문은 아래 링크에서 확인할 수 있다. Learning Deep Features for Discriminative Localizatio..

'Evading Adversarial Example Detection Defenses with Orthogonal Projected Gradient Descent' 논문을 공부하고 발표하였다. 본 논문에서는 직교 성분을 이용하여 적대적 샘플 방어 기법을 우회하여 공격하는 방법을 제시하였다. 아래 첨부 링크는 원본 논문이다. Evading Adversarial Example Detection Defenses with Orthogonal Projected Gradient Descent Evading adversarial example detection defenses requires finding adversarial examples that must simultaneously (a) be misclassi..