The research of lightweight deep learning modeling with lifelong learning capability and security robustness

Project Details

Description

深度學習技術近年來飛速的成長,在各領域中都有亮點的表現。然而在深度學習即將落地、普及的同時,許多議題因應而生。首先,AI技術要落地與普及,代表著深度學習模型必須在小型或低功耗的裝置上運行,輕量化架構即是必要的研究;此外,隨著時間的演進,模型要解決的問題將不斷的擴大,模型辨識能力與模型辨識類別數量也必須跟著提升,終身式深度學習模型也就因應而生;最後,模型的安全與可靠性往往是決定產品是否能被信任的最後關鍵。綜觀以上,本計畫將以深度學習為基礎,深入探討建構兼具安全性與終身學習的輕量化神經網路技術,並預計將研發成果應用於小型無人機或小型低功耗的裝置上,使小型裝置的AI智能將隨著時間而不斷的提升。本計畫規劃成三年期計畫,第一年我們將專注於輕量化網路的開發,透過此基礎,我們可將設計好的模型安裝在小型裝置上執行。第二年,因著第一年的基礎,在輕量化架構上已有深入瞭解的情況下,我們將致力於終身式學習的技術開發,使小型裝置無須重新反覆訓練大量的資料,即能擁有學習新知識的能力,且不會遺忘舊有的知識。第三年,我們預計將前兩年的研發成果落地在實地環境中,這時模型的安全性就相當的重要。我們會在最後一年針對所有可能的攻擊行為,提出完整的模型防禦機制,並提一個有效的方法來檢驗輸入資料是否已遭到竄改,使AI模型得以被信任並可安心的使用。
StatusFinished
Effective start/end date1/02/2331/07/24

UN Sustainable Development Goals

In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):

  • SDG 4 - Quality Education

Keywords

  • Deep learning
  • lightweight deep models
  • lifelong learning
  • model security

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.