On the Robustness of the Backdoor-based Watermarking in Deep Neural Networks

Obtaining the state of the art performance of deep learning models imposes a high cost to model generators, due to the tedious data preparation and the substantial processing requirements. To protect the model from unauthorized re-distribution, watermarking approaches have been introduced in the pas...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:arXiv.org 2019-11
Hauptverfasser: Shafieinejad, Masoumeh, Wang, Jiaqi, Lukas, Nils, Li, Xinda, Kerschbaum, Florian
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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