논문 분석 (3) 썸네일형 리스트형 DOMIAS: Membership Inference Attacks against Synthetic Data through Overfitting Detection 논문 이론 MIA(Membership Inference Attack)는AI 모델이 어떤 데이터셋으로 학습되었는지 유추하는 공격법. 그 중에서도 DOMIAS는 데이터셋에서 적은 비중을 차지하는 부분의 데이터, 즉 원본 데이터셋에서 과적합된 데이터셋을 찾아내는데 효과적인 성능을 보임. 논문의 제목이 DOMIAS: Membership Inference Attacks against Synthetic Data through Overfitting Detection인 이유임. Attack AUC: 특정 데이터가 학습 데이터셋에 속하는지 추론하는데 얼마나 효과적인가를 나타냄. 값이 높다면 공격에 대해 민감하다는 의미. DOMIAS는 과적합된 모델에 대해 좋은 성능을 나타내기 때문에 모델 Epoch이 높을수록 다른 모델.. Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation - 논문 분석 원본 : https://arxiv.org/pdf/2008.00951.pdf Pixel2Style2Pixel이라 불리는 Pix2Pix 기반 imagetoimage 프레임워크를 제안한다. 개요 Pixel2Style2Pixel: ImagetoImage 프레임워크 PsP를 제안. 일련의 style vector를 직접 생성하는 새로운 인코더와 사전 훈련된 StyleGan 생성자를 사용한다. 인코더는 추가 최적화 없이 실제 이미지를 W+ 임베딩 할 수 있다. 임베딩: 사람이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 바꾸는 것 본 논문은 새로운 GAN을 제안하는 것이 아닌 인코더를 제안함. 들어가며 StyleGAN은 고해상도 이미지에서 품질이 좋으며 제어 및 편집 기능ㅇ르 제공하는 W라는 Latent Space를.. Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3) - 논문 분석 Paper : Alias-Free Generative Adversarial Networks - Tero Karras, Miika Aittala, Samuli Laine, Erik Härkönen, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila https://arxiv.org/abs/2106.12423 문제점 StyleGAN2의 texture sticking 이라는 문제를 가짐. 이미지를 구조적으로 학습하는 것이 아닌 고정된 픽셀 단위로 학습하고 있다. 목표 hiearchical한 이미지 학습을 위해 alias-free NetWork 제안하며 Traslation이나 rotation에 대해 equivariance 만족하는 것. equivariance란 어떤 요소가 이동하면 그에.. 이전 1 다음
