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🤖 딥러닝 모델은 놀라운 성능을 보여주지만, 적대적 공격 (Adversarial Attack)에 취약하다는 사실이 밝혀졌다. 적대적 공격은 모델이 의도적으로 잘못된 예측을 하도록 설계된 입력 데이터를 사용하는 공격 기법이다. 이 글에서는 딥러닝 모델을 이러한 공격으로부터 보호하기 위한 방어 기법에 대해 알아본다.🧠 적대적 공격 (Adversarial Attack)의 이해적대적 공격은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 입력 데이터에 적용될 수 있다. 공격자는 모델의 예측을 조작하기 위해 원본 입력에 미세한 노이즈 (noise)를 추가한다. 이러한 노이즈는 사람의 눈으로는 감지하기 어렵지만, 모델의 예측을 완전히 바꿀 수 있다.예를 들어, 고양이 사진을 인식하는 모델에 적대적 노이즈를 추가하면, ..

🤖 시작하며딥러닝은 현재 많은 분야에서 혁신을 가져오고 있으며, 특히 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 훈련 데이터의 작은 변화나 노이즈에 취약할 수 있으며, 이러한 취약성은 모델의 일반화 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '강건 최적화 (Robust Optimization)'이다. 이 글에서는 강건 최적화의 개념, 중요성, 그리고 딥러닝 모델에 적용하는 다양한 방법들을 소개한다.🧠 강건 최적화란 무엇인가? (What is Robust Optimization?)강건 최적화는 불확실성 (uncertainty) 또는 노이즈 (noise)에 강한 모델을 학습하기 위한 최적화 기법이다. 딥러닝 모델은 ..

신경망은 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 적대적 공격 (Adversarial Attacks)에 취약하다는 사실이 밝혀졌다. 적대적 공격은 신경망이 오분류하도록 설계된 입력 데이터를 사용하는 공격 기법이다. 이 글에서는 적대적 공격의 개념, 유형, 방어 방법에 대해 자세히 알아본다.🧠 적대적 공격이란 무엇인가? (What are Adversarial Attacks?)적대적 공격은 신경망 모델의 예측을 속이기 위해 고안된 악의적인 공격 기법이다. 공격자는 모델의 입력 데이터에 미세한 노이즈 (noise)를 추가하여 모델이 잘못된 예측을 하도록 유도한다. 이 노이즈는 사람의 눈으로는 감지하기 어렵지만, 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 고양이..

딥러닝 분야에서 이미지 생성은 매우 흥미로운 주제이며, GANs (Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)는 이 분야에서 혁신적인 발전을 이루었습니다. 이 글에서는 GANs의 기본 개념, 작동 방식, 그리고 실제 예시를 통해 이미지 생성에 어떻게 활용되는지 자세히 알아보겠습니다.🎨 GANs의 기본 개념 (Basic Concepts of GANs)GANs는 딥러닝 모델 중 하나로, 두 개의 신경망, 즉 생성자 (Generator)와 판별자 (Discriminator)로 구성됩니다. 생성자는 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 역할을 하며, 판별자는 주어진 데이터가 실제 데이터인지, 생성된 데이터인지 구별하는 역할을 합니다. 이 두 네트워크는 서로 경쟁하며..

🤖 머신러닝에서의 적대적 훈련 (Adversarial Training) 소개적대적 훈련(Adversarial Training)은 머신러닝 모델의 견고함(Robustness)을 향상시키기 위한 강력한 기술이다. 특히 딥러닝 모델은 적대적 예제(Adversarial Examples)에 취약하다는 것이 밝혀졌는데, 이는 모델이 학습 데이터와 매우 유사하지만, 사람의 눈으로는 구별하기 어려운 작은 변화가 있는 입력에 대해 잘못된 예측을 하는 현상을 말한다. 적대적 훈련은 이러한 적대적 예제에 대한 모델의 취약성을 줄이기 위해 고안되었다.🛡️ 적대적 예제 (Adversarial Examples)란 무엇인가?적대적 예제는 모델을 속이기 위해 특별히 조작된 입력 데이터이다. 예를 들어, 이미지 분류 모델이 있다고..