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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

POSTER: A Fine-Grained Metric for Evaluating the Performance of Adversarial Attacks and Defenses

http://hdl.handle.net/10228/0002000806
http://hdl.handle.net/10228/0002000806
254cf4a9-40b0-4489-b3a9-ee7511241bd9
名前 / ファイル ライセンス アクション
10435532.pdf 10435532.pdf (223 KB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2024-06-20
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル POSTER: A Fine-Grained Metric for Evaluating the Performance of Adversarial Attacks and Defenses
言語 en
言語
言語 eng
著者 張, 海波

× 張, 海波

WEKO 35483
Scopus著者ID 57211858936
ORCiD 0000-0002-4275-405X
九工大研究者情報 100001768

ja 張, 海波

en Zhang, Haibo


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Yao, Zhihua

× Yao, Zhihua

en Yao, Zhihua

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Sakurai, Kouichi

× Sakurai, Kouichi

en Sakurai, Kouichi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Over the past decade, the development of both adversarial attack methods and defense strategies has accelerated rapidly. Classification accuracy has been predominantly used as the sole metric for assessing model performance. However, when the reported accuracy rates of two models are identical or very similar, it becomes challenging to determine which model is superior. To address this issue and offer more insights into model performance, this study introduces a novel classification performance metric: the confidence gap. This metric is defined as the difference in confidence level between the true label and either the top 1 prediction or the second-best prediction, depending on the accuracy of the image classification. The confidence level, as indicated by its sign, reflects the correctness of the classification and provides more detailed information on the robustness of the classification result. Recognizing that evaluation results may be inconsistent when employing different criteria, we recommend that future research in this field should report the confidence gap alongside accuracy rates.
言語 en
書誌情報 en : Lecture Notes in Computer Science

巻 13907, p. 690-694, 発行日 2023-10-04
出版社
出版者 Springer
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1007/978-3-031-41181-6_41
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-031-41180-9
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-031-41181-6
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0302-9743
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1611-3349
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2023 The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG. This is a post-peer-review, pre-copyedit version of an article published in Lecture Notes in Computer Science. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/978-3-031-41181-6_41.
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001768_ja.html
論文ID(連携)
値 10435532
連携ID
値 12349
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Ver.1 2024-06-20 01:15:27.100015
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