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[Review] AttentionFool

Introduction Attention이 트랜스포머가 언어 처리와 이미지 처리의 다양한 분야에 좋은 성능을 거두는데 큰 역할을 했다. 최근 비전 트랜스포머는 분류, segmentation, object detection, 비디오 이해 등 다양한 task를 수행하기 위해 각기 다른...

[Review] PatchFool

Introduction ViT가 vision task에서 좋은 성능을 보여주고 있고 real world에 적용하기 위해 robustness가 중요하다. 선행 연구에 따르면 attention이 이미지의 전역적 연관성을 고려하기 때문에 CNN보다 robust하다. 하지만 ViT 구조에...

[Review] DeepSeek

DeepSeek DeepSeek는 DeepSeek에서 만든 언어 모델로, 적은 비용으로 ChatGPT와 비슷한 성능을 낸다고 하는 모델이다. 여러 버전이 있는데 V1 -> V2 -> V3 -> R1 순으로 발전되었다. 각 버전에 구조적인 변화나 학습 방법을 변경하여...

[Review] DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

Abtract 인공지능 모델이 적대적 공격에 취약하다는 사실이 잘 알려져 있다. 따라서 모델은 공격에 대한 강건성을 확보해야 하는데, 강건성을 평가하기 위한 효율적이고 정량적인 방법이 없다. 따라서 본 논문은 모델의 강건성을 평가하기 위해, 비용을 최소한으로 들이는 적대적 이미지 ...