From 411624f6f259084641deb92f20d512908c8b7d4f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Sat, 5 Oct 2024 19:25:34 +0200
Subject: Correction maman

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 aia/aia.tex | 5 -----
 1 file changed, 5 deletions(-)

(limited to 'aia/aia.tex')

diff --git a/aia/aia.tex b/aia/aia.tex
index 147cf3d..b77277e 100644
--- a/aia/aia.tex
+++ b/aia/aia.tex
@@ -20,14 +20,9 @@ Nous allons l'utiliser pour construire une AIA qui donne la garantie théorique
 Nous appelons cette AIA : \AIAHard.
 
 \subsection{AIA pour les modèles de régression}
-<<<<<<< HEAD
 \label{sec:aia-soft}
-Dans le cas d'un modèle cible qui effectua une régression nous avons $\#F$ infini donc nous ne pouvons pas utiliser \AIAHard.
-Ce cas où l'adversaire a accès un modèle de régression prend en compte le cas où le modèle cible de prédiction divulgue un logit par exemple.
-=======
 Dans le cas d'un modèle cible qui effectue une régression nous avons $\#F$ infini, donc nous ne pouvons pas utiliser \AIAHard.
 Ce cas où l'adversaire a accès au modèle de régression prend en compte le cas où le modèle cible de prédiction divulgue un logit par exemple.
->>>>>>> 642fa138bd0127b42b8906e412a5ee761b120ac2
 C'est le modèle de menace qu'applique Song et. al~\cite{Song2020Overlearning} dans leur AIA.
 
 Nous utiliserons comme modèle d'AIA une forêt aléatoire puis nous optimiserons son seuil en utilisant la courbe ROC pour prendre en compte le déséquilibre de classes dans l'attribut sensible.
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cgit v1.2.3

