日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

推論の精度の比較

12/13/2023 共同作成者

この検証では、rawイメージのセットを使用して、イメージ検出のユースケースに対して推論を実行しました。次に、同じイメージセットに対して、推論の前にProtopia難読化が追加された同じ推論タスクを実行しました。このタスクでは、Protopia難読化コンポーネントに異なる値のalphaを使用しています。Protopia難読化のコンテキストでは、アルファ値は適用される難読化の量を表し、アルファ値が大きいほど難読化のレベルが高くなります。次に、これらの異なる実行間の推論の精度を比較しました。

以下の2つの表に、ネットアップのユースケースとその概要を示します。

Protopiaは、お客様と直接協力して、特定のユースケースに適したアルファ値を決定します。

コンポーネント	詳細
モデル	フェースボックス(PyTorch)-
データセット	FDDBデータセット

コンポーネント

詳細

モデル

フェースボックス(PyTorch)-

データセット

FDDBデータセット

Protopia難読化	アルファ	精度
いいえ	該当なし	0.9337148153739079
はい。	0.05	0.9028766627325002
はい。	0.1	0.9024301009661478
はい。	0.2	0.9081836283186224
はい。	0.4	0.9073066107482036
はい。	0.6	0.8847816568680239
はい。	0.8	0.8841195749171925
はい。	0.9	0.8455427675252052
はい。	0.95	0.8455427675252052

推論の精度の比較

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