Búsqueda de arquitecturas neuronales: un esquema evolutivo multi-objetivo contra ataques adversarios en restauración de imágenes

Ponente(s): Jesús Guillermo Falcón Cardona, Israel Buitrón Damaso, Jesús Guillermo Falcón Cardona

Esta charla se enfoca en explicar un sistema automatizado para la búsqueda de arquitecturas neuronales (NAS, por sus siglas en inglés) más robustas contra ataques adversarios en la restauración de imágenes, utilizando optimización evolutiva multiobjetivo. Se justifica el uso de AEMOs debido a su capacidad para abordar múltiples objetivos simultáneamente, permitiendo una exploración ágil y flexible del espacio de búsqueda. Los algoritmos evolutivos operan sobre poblaciones de soluciones candidatas, facilitando la exploración paralela y eficiente de espacios de búsqueda complejos, no lineales y discontinuos inherentes al diseño de redes neuronales profundas (DNNs, por sus siglas en inglés). Esta capacidad es crucial dada la alta dimensionalidad y complejidad de las representaciones cromosómicas de las DNNs, lo cual limita la aplicabilidad directa de otras técnicas como la optimización por gradiente.