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Robustesse structurelle des architectures d’apprentissage profond

C. Lassance, V. Gripon, J. Tang et A. Ortega, "Robustesse structurelle des architectures d’apprentissage profond," dans GRETSI, août 2019.

Les réseaux de neurones profonds sont devenus les références dans beaucoup de problèmes d’apprentissage machine. Malheureusement, ils sont sensibles à divers types de bruits ou à des déformations des entrées. Dans ce travail, nous introduisons une nouvelle définition de robustesse caractérisant la constante de Lipschitz de la fonction du réseau dans un sous-ensemble restreint de son domaine de définition. Nous comparons cette définition à celles existantes, et discutons des liens avec différentes méthodes introduites dans la littérature afin accroître la robustesse des réseaux.

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Bibtex
@inproceedings{LasGriTanOrt201908,
  author = {Carlos Lassance and Vincent Gripon and
Jian Tang and Antonio Ortega},
  title = {Robustesse structurelle des architectures
d’apprentissage profond},
  booktitle = {GRETSI},
  year = {2019},
  month = {August},
}




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