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안녕하세요 KDST 한용진입니다. 이번 세미나에서는 2025년도 ICLR에서 발표된 "Robustness Reprogramming for Representation Learning"이란 논문을 발표하였습니다. 논문에 대해 간략하게 먼저 설명을 해보자면, 본 논문에서는 feature의 패턴 매칭 관점에서 신경망 모델의 취약점을 살펴보고 이를 해결하기 위해 비선형 패턴 매칭 방법을 제안합니다. 비선형 패턴 매칭을 통해 유도된 아키텍처로 변환하는 것만으로도 모델의 robustness가 향상됨을 보입니다. Robustness 향상을 위해 고비용의 적대적 학습을 하였던 기존 방법을 벗어나 representation learning 관점으로 재해석하여 추가적인 학습 없이도 robustness를 향상할 수 있음을 보..

안녕하세요. KDST 한용진입니다. 이번에 소개해드릴 논문은 2025년도 ICLR에 게재된 "Resolution Attack: Exploiting Image Compression to Deceive Deep Neural Networks"에 대해 소개해드리겠습니다. 기존에 딥뉴럴넷 모델을 공격하는 기법들은 주로 adversarial perturbation이나 noisy label에 대한 robustness 연구가 진행되어 왔습니다. 반면 resolution에 대한 robustness 연구는 거의 이루어지고 있지 않습니다. 하지만, 저희는 일상생활에서 생각보다 자주 low-resolution image를 접하고 있습니다. 예를 들어, 네트워크 비용 감소를 위해 SNS에 사진을 업로드 시 이 사진은 압축되어 ..