抄録
H-031
ノイズ付加学習手法を適用したCNNのadversarial examples耐性の評価
野田遼太郎・今井信太郎(岩手県大)・武田敦志(東北学院大)
近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識に関する研究及び実用化が広く進められている.しかし,CNNを用いた画像認識の実用化にあたり,Adversarial examplesと呼ばれる,計算で求めた摂動を入力に与えることにより高確率で誤認識を発生させる手法が存在し,障害となることが危惧されている.我々の研究グループでは,学習時に複数回ノイズを付加することにより認識精度を向上させるCNN学習手法を提案しているが,ノイズを付加することでCNN中の信号バリエーションが増えるため,Adversarial examplesへの耐性も期待できると考えられる.本稿では,ノイズを付加する学習手法のAdversarial examples耐性を評価・検証する.