UCCSAL
Центр адаптації та локалізації стандартів кібербезпеки
NIST AI 100-2e2025

EOT

EOT

Визначення

Оригінал англійською (EN)

A method for strengthening adversarial examples to re­main adversarial under image transformations that occur in the real world, such as angle and viewpoint changes. EOT models these perturbations within the opti­mization procedure. Rather than optimizing the log-likelihood of a single example, EOT uses a chosen distribution of transformation functions that take an input con­trolled by the adversary to the “true” input perceived by the classifier.

Український переклад (UK)

Український переклад ще не підготовлено.

NIST AI 100-2e2025

СтандартNIST AI 100-2e2025
EnglishEOT
ДжерелоNIST AI 100-2e2025

Запропонувати виправлення

Помітили неточність у перекладі, визначенні або прикладі — надішліть зауваження термінологічній робочій групі.

Запропонувати виправлення

Інші терміни цього стандарту

Пов’язані терміни

NIST AI 100-2e2025

сподівання за перетвореннями

expectation over transformation

A method for strengthening adversarial examples to re­main adversarial under image transformations that occur in the real world, such as angle and viewpoint changes. EOT models these perturbations within the opti­mization procedure. Rather than optimizing the log-likelihood of a single example, EOT uses a chosen distribution of transformation functions that take an input con­trolled by the adversary to the “true” input perceived by the classifier.

Сторінка терміна →

Граф термінів

Термін у центрі, пов’язані — по колу. Клік на вузол відкриває його сторінку.

Глибина зв’язків
100%Відкрити окремо ↗

Відкрити окремий додаток

Ресурси та посилання

Зовнішні джерела, у яких можна звірити визначення терміна.

NIST AI 100-2e2025

https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-2e2025
Відкрити джерело ↗
Запропонувати виправлення