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画像モデルの摂動ロバストネスを分解して解き明かす

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田中専務

拓海さん、最近部下から「モデルのロバストネスを解析する論文」が来たんですが、正直何から手を付ければいいのか分かりません。要点を教えてくださいませんか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！忙しい経営者のために結論を先にまとめますと、この研究は「画像モデルの脆弱性を周波数（スペクトル）ごとに分解して、どの帯域がロバスト（頑強）でどの帯域が脆弱かを定量化する方法」を示しているんですよ。

田中専務

周波数という言葉が出ましたが、それは音の高低の話と同じですか。現場で言えば何にあたるのでしょうか。

AIメンター拓海

非常に良い疑問ですよ。簡単に言えば、画像の“低周波”は大きな形や色の塊、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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