Personne

Alhussein Fawzi

Cette personne n’est plus à l’EPFL

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Publications associées (27)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Robustness via curvature regularization, and vice versa

Pascal Frossard, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Alhussein Fawzi

State-of-the-art classifiers have been shown to be largely vulnerable to adversarial perturbations. One of the most effective strategies to improve robustness is adversarial training. In this paper, we investigate the effect of adversarial training on the ...
IEEE2019

Robustness of Classifiers to Universal Perturbations: A Geometric Perspective

Pascal Frossard, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Alhussein Fawzi

Deep networks have recently been shown to be vulnerable to universal perturbations: there exist very small image-agnostic perturbations that cause most natural images to be misclassified by such classifiers. In this paper, we provide a quantitative analysi ...
2018

Empirical study of the topology and geometry of deep networks

Pascal Frossard, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Alhussein Fawzi

The goal of this paper is to analyze the geometric properties of deep neural network image classifiers in the input space. We specifically study the topology of classification regions created by deep networks, as well as their associated decision boundary. ...
2018
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.