Крюкова, ГалинаНовиков, Дмитро2024-04-032024-04-032023https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28592Метою дослідження є аналіз існуючих рішень для покращення якості зображень, і використання нейронної мережі для послідовного покращення якості змагального прикладу, доки він не буде правильно класифікуватися мережею-класифікатором. Для виконання поставленої задачі використовуватиметься навчена нейронна мережа-класифікатор, а також буде реалізована та натренована модель, заснована на архітектурі SRCNN. За допомогою змагальної атаки FGSM, що була детально розглянута та досліджена в попередній роботі, будуть створені змагальні приклади, які будуть некоректно розпізнаватися класифікатором, і для яких буде застосована вищезазначена мережа SRCNN з метою збільшення стійкості (англ. robustness) моделі-класифікатора за допомогою поєднання двох зазначених мереж.ukмережа типу CNNFGSMалгоритм Super-ResolutionSRCNNдатасет BSDS500бакалаврська роботаOther