By this author

AUGMENTING THE TRAINING SET OF HISTOLOGICAL IMAGES WITH ADVERSARIAL EXAMPLES

Issue number 3 from 17.09.2025

В работе рассматривается задача аугментации выборки гистологических изображений адверсативными атаками для повышения устойчивости нейросетевых классификаторов, обученных на аугментированной выборке, к адверсативным атакам. В последние годы нейросетевые методы стремительно развивались, новые нейросетевые методы показывают впечатляющие результаты, однако они подвергаются так называемым адверсативным атакам – то есть совершают неверные предсказания на входах, получающихся в результате наложения на изображение малого шума. Из-за этого надежность нейросетевых методов до сих пор является актуальной областью изучения. В этой статье мы представляем и сравниваем между собой различные методы аугментации обучающей выборки, позволяющие повысить устойчивость нейросетевых классификаторов гистологических изображений к адверсативным атакам. Для этого мы предлагаем добавлять в обучающую выборку адверсативные атаки, полученные несколькими актуальными методами.

16 0