التحمل الهندسي للشبكات العميقة: التحليل والتحسين

أظهرت الشبكات العصبية التلافيفية العميقة أنها عرضة لتحولات هندسية عشوائية. ومع ذلك، لا توجد طريقة منهجية لقياس خصائص الثبات للشبكات العميقة تجاه مثل هذه التحولات. نقترح استخدام ManiFool كخوارزمية بسيطة ولكن قابلة للتوسع لقياس ثبات الشبكات العميقة. على وجه الخصوص، تقيس خوارزميتنا متانة الشبكات العميقة للتغيرات الهندسية في حالة أسوأ، حيث يمكن أن تكون هذه التغييرات مشكلة بالنسبة للتطبيقات الحساسة. تظهر نتائجنا التجريبية الشاملة أن ManiFool يمكن استخدامها لقياس ثبات الشبكات المعقدة إلى حد ما على مجموعة بيانات عالية الأبعاد، ويمكن استخدام هذه القيم لتحليل الأسباب وراء ذلك. علاوة على ذلك، نبني على ManiFool لنقترح نظام تدريب عدائي جديد ونظهر فعاليته في تحسين خصائص الثبات للشبكات العصبية العميقة.