Dizertační práce
Robustnost učení hlubokých a mělkých neuronových sítí
Školitel
Stupeň
Téma dizertační práce
Popis tématu
Školitel-specialista: RNDr. Petra Vidnerová, Ph.D.
Hluboké sítě se staly v současné době nejpoužívanější metodou v oblasti rozpoznávání obrazů, zejména vizuálních a klasifikačních úloh. Několik nedávných studií ale ukázalo, že se některé hluboké sítě dají snadno zmást malou, pro lidské oko nepostřehnutelnou, změnou obrázku, která vede k tomu, že je obrázek klasifikován jako něco úplně jiného. Je proto potřebné zkoumat robustnost neuronových sítí vzhledem k matoucím vzorům.
Cílem dizertace je navrhnout multiobjektivní algoritmy generující nepostřehnutelné perturbace obrázků vedoucí k jejich nesprávné klasifikaci. Budou vyvinuty evoluční algoritmy pro generování matoucích obrázků, které maximalizují chyby klasifikace a zachovávají co největší podobnost originálním trénovacím vzorům. Bude analyzována role hloubky sítě a lokálních vlastností výpočetních jednotek. Budou zkoumány metody pro zvýšení robustnosti neuronových sítí vzhledem k matoucím vzorům.