Adversarial Robust Model Compression using In-Train Pruning
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Theoretische Informatik (ITI) Kompetenzzentrum für angewandte Sicherheitstechnologie (KASTEL) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsmonat/-jahr | 05.2021 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-6654-4899-4 KITopen-ID: 1000137532 |
| HGF-Programm | 46.23.03 (POF IV, LK 01) Engineering Security for Mobility Systems |
| Erschienen in | CVPR 3rd Workshop on Safe Artificial Intelligence for Automated Driving (SAIAD), June 19, 2021 |
| Veranstaltung | 3rd Workshop on Safe Artificial Intelligence for Automated Driving (SAIAD 2021), Online, 19.06.2021 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions |