You Don’t Need Robust Machine Learning to Manage Adversarial Attack Risks

  • You Don’t Need Robust Machine Learning to Manage Adversarial Attack Risks [31.1]
    機械学習モデルを不規則な予測に変換する能力は驚くべきものだ。 現行の緩和には高いコストが伴い、同時にモデルの精度が低下する。 これは、実際にこれらの攻撃を緩和する方法、運用デプロイメントのリスク、そしてそれらのリスクをどのように管理するか、という視点で行われます。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Fri, 16 Jun 2023 16:32:27 GMT)
  • 衝撃的なタイトルだが、「Our work elucidates that not all situations require robust machine learning to defend against adversarial attacks, and that a larger risk assessment should be performed.」「In real-life deployments, the cost of adding robustness may exceed its benefits.」とのことで結論は納得のいくものとなっている。不必要に頑張る必要はない。

Infinigen 

  • Infinite Photorealistic Worlds using Procedural Generation [135.1]
    インフィニゲン(Infinigen)は、自然界のフォトリアリスティックな3Dシーンのプロシージャジェネレータである。 形状からテクスチャに至るまで、すべての資産はランダム化された数学的ルールによってゼロから生成される。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 26 Jun 2023 17:20:37 GMT)
  • 美しい3Dシーンのジェネレータ。Deepでぽん的なアプローチではない。Real geometry、OSSと凄いソフトウェア。
  • プロジェクトサイトはHome | Infinigen、リポジトリはGitHub – princeton-vl/infinigen: Infinite Photorealistic Worlds using Procedural Generation