저번 화요일에는 이현종 연구원이 SNN의 attack robustness를 강화시키기 위한 방법을 제안하는 논문을 소개하였습니다. 이 논문에서 소개하는 robust stable SNN은 요즘 많이 사용되고 있는 적대적 신경망 공격 기법인 FGSM, PGD 등에 SNN이 취약하다는 점을 문제점으로 지적하며 이를 간단하게 해결하기 위한 새로운 loss function을 제시합니다. 이 논문에서 제시하는 loss function은 Membrane Potential Perturbation Distribution (MPPD)를 이용하고 있으며 이 metric은 adversarial attack에 의해 발생하는 뉴런의 막전위 요동을 최대한 잘 감지하여 학습 과정에 반영할 수 있도록 하는 수치입니다. 이를 이용해 저자들은 여러 신경망에서 자신들의 방법을 적용한 SNN 모델들이 다른 SOTA들에 비해 더 적대적 공격들에 대해 강건함을 실험을 통해 보였습니다.