Djupt lärande har blivit state of the art approach i många maskininlärning problem såsom klassi katjon. Det har nyligen visat sig att djupt lärande är mycket sårbart för motgångar. Med kamerasystem för självkörande bilar som exempel kan små stötar leda till att systemet gör fel i viktiga uppgifter, t.ex. klassificering av trafikskyltar eller avkänning av fotgängare. För att kunna använda djupt lärande utan säkerhetshänsyn krävs därför en ordentlig försvarsstrategi. Vi föreslår att använda ensemblemetoder som en försvarsstrategi mot kontradiktoriska störningar. Vi nd att en attack som leder en modell att felklassificera inte innebär samma sak för andra nätverk som utför samma uppgift. Detta gör ensemblemetoder till en attraktiv försvarsstrategi mot kontradiktoriska attacker. Vi visar empiriskt för MNIST och CIFAR-10
Strauss föreslår att använda ensemble metoder som en försvarsstrategi mot kontradiktoriska störningar i djupa neurala nätverk REF.
Ensemble Methods as a Defense to Adversarial Perturbations Against Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}