Machine Learning,Computer Vision and Pattern Recognition,یادگیری ماشین , دید رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 5 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted manuscript at International Mechanical Engineering Congress and Exposition IMECE2024
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 5 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: نسخه خطی پذیرفته شده در کنگره بین المللی مهندسی مکانیک و نمایشگاه IMECE2024
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Robustness is critical for machine learning (ML) classifiers to ensure consistent performance in real-world applications where models may encounter corrupted or adversarial inputs. In particular, assessing the robustness of classifiers to adversarial inputs is essential to protect systems from vulnerabilities and thus ensure safety in use. However, methods to accurately compute adversarial robustness have been challenging for complex ML models and high-dimensional data. Furthermore, evaluations typically measure adversarial accuracy on specific attack budgets, limiting the informative value of the resulting metrics. This paper investigates the estimation of the more informative adversarial distance using iterative adversarial attacks and a certification approach. Combined, the methods provide a comprehensive evaluation of adversarial robustness by computing estimates for the upper and lower bounds of the adversarial distance. We present visualisations and ablation studies that provide insights into how this evaluation method should be applied and parameterised. We find that our adversarial attack approach is effective compared to related implementations, while the certification method falls short of expectations. The approach in this paper should encourage a more informative way of evaluating the adversarial robustness of ML classifiers.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استحکام برای طبقه بندی کننده های یادگیری ماشین (ML) برای اطمینان از عملکرد مداوم در برنامه های دنیای واقعی که در آن مدل ها ممکن است با ورودی های فاسد یا مخالف روبرو شوند بسیار مهم است.به طور خاص ، ارزیابی استحکام طبقه بندی کننده ها به ورودی های مخالف برای محافظت از سیستم ها در برابر آسیب پذیری ها و در نتیجه اطمینان از ایمنی در استفاده ضروری است.با این حال ، روش هایی برای محاسبه دقیق استحکام مخالف برای مدلهای پیچیده ML و داده های با ابعاد بالا چالش برانگیز بوده است.علاوه بر این ، ارزیابی ها به طور معمول دقت مخالف را در بودجه های حمله خاص اندازه گیری می کنند و ارزش آموزنده معیارهای حاصل را محدود می کنند.در این مقاله برآورد از فاصله طرف مقابل آموزنده تر با استفاده از حملات طرفداری تکراری و یک رویکرد صدور گواهینامه بررسی شده است.ترکیبی ، روشها با محاسبه تخمین برای مرزهای فوقانی و تحتانی فاصله مخالف ، ارزیابی جامع از استحکام مخالف را ارائه می دهند.ما تجسم و مطالعات فرسایش را ارائه می دهیم که بینش هایی در مورد نحوه استفاده و پارامتر شدن این روش ارزیابی ارائه می دهد.ما می دانیم که رویکرد حمله مخالف ما در مقایسه با پیاده سازی های مرتبط مؤثر است ، در حالی که روش صدور گواهینامه از انتظارات کم است.رویکرد در این مقاله باید یک روش آموزنده تر برای ارزیابی استحکام مخالف طبقه بندی کننده های ML را ترغیب کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
