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Mischief : Transformerモデルを単純な

Mischief : Transformerモデルを単純な "いたずら" 攻撃によって騙す

Transformer

3つの要点
✔️ 人間は読む事が出来るが、AIには読めない敵対的サンプル
✔️ 機械学習モデルの正解率を大幅に低下させる事が出来る
✔️ データ増強と、モデルの頑健性を向上させる事も出来る

Mischief: A Simple Black-Box Attack Against Transformer Architectures
written by 
Adrian de Wynter
(Submitted on 16 Oct 2020)

Comments: Accepted at arXiv
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Cryptography and Security (cs.CR); Machine Learning (cs.LG)
 

 

 

 

 

 

    この  けんゅきう は じんうこのちう  には  わかならい  けど 

    にんんげ  には  よむとこが  できる  ぶんょしう  を  つっかて 

    じこんうちのう  を  だそまう  という  あでいあ  に  もづといて  います

 

 

 

 

 

 

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Tak avatar
博士(情報学)  自然言語処理で学位を取りましたが、機械学習は15年以上昔からやっています。

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