prikaz prve stranice dokumenta Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima
Rad nije dostupan
završni rad
Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:753638
Jambrović, Dominik
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jambrović, D. (2023). Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

Jambrović, Dominik. "Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

Jambrović, Dominik. "Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

Jambrović, D. (2023). 'Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

Jambrović D. Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

D. Jambrović, "Algoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:753638
Podaci o radu
NaslovAlgoritmi za brzo učenje na neprijateljskim primjerima
Naslov (engleski)Algorithms for fast adversarial learning
AutorDominik Jambrović
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Grubišić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDavid Dukić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Učenje s neprijateljskim primjerima važno je za postizanje sigurnih modela. Proučavamo osnovne načine učenja s neprijateljskim primjerima (FGSM, PGD). Uočavamo i istražujemo probleme prisutne pri korištenju PGD načina učenja na kompleksnijim modelima. Razmatramo predložene nadogradnje na osnovne načine učenja s neprijateljskim primjerima (FreeAdv, FastAdv, FastAdv+, FastAdvW) i evaluiramo performanse naučenih modela. Evaluacija pokazuje da najbolje performanse postižu modeli učeni FastAdv+ i FastAdvW načinima učenja. Razmatramo mogućnost korištenja robusnih modela za detekciju zatrovanih podataka.
Sažetak (engleski)
Adversarial learning is important for achieving secure models. We study the basic adversarial learning methods (FGSM, PGD). We observe and investigate the problems present when using the PGD learning method on more complex models. We consider proposed upgrades to the basic adversarial learning method (FreeAdv, FastAdv, FastAdv+, FastAdvW) and evaluate the performance of the trained models. The evaluation shows that the best performance is achieved by models trained using the FastAdv+ and FastAdvW learning methods. We consider the possibility of using robust models for the detection of poisoned data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:753638
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:08:24