GradViT: Gradient Inversion of Vision Transformers

2022년 09월 02일 (금) | 발표자: 박기훈

Vision Transformer(ViTs)는 많은 vision task에서 state-of-the-art의 성능을 보여줬습니다. 그리고 최근에는 pre-text task learning이나 연합학습 등에 사용되는 ViT에 대한 연구가 이루어졌는데, 본 논문은 위의 분야에서 gradient-based inversion attack에 대한 ViT의 vulnerability를 보여주며 GradViT라는 새로운 method를 통해 ViT-based model이 CNN과 다른 모델 구조를 가짐으로써 생기는 reconstruction quality의 문제점을 해결합니다.