論文の概要: Radioactive data: tracing through training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00937v1
• Date: Mon, 3 Feb 2020 18:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:02:16.697959
• Title: Radioactive data: tracing through training
• Title（参考訳）: 放射能データ:トレーニングによる追跡
• Authors: Alexandre Sablayrolles, Matthijs Douze, Cordelia Schmid, Herv\'e J\'egou
• Abstract要約: 本稿では,このデータセットに認識不能な変化を生じさせる新しい手法であるEmphradioactive dataを提案する。 訓練されたモデルにより, 放射能データの利用を検知し, 信頼度(p-値)のレベルを提供する。 提案手法はディープネットワーク最適化におけるデータ拡張とバックドア性に対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 130.2266320167683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We want to detect whether a particular image dataset has been used to train a model. We propose a new technique, \emph{radioactive data}, that makes imperceptible changes to this dataset such that any model trained on it will bear an identifiable mark. The mark is robust to strong variations such as different architectures or optimization methods. Given a trained model, our technique detects the use of radioactive data and provides a level of confidence (p-value). Our experiments on large-scale benchmarks (Imagenet), using standard architectures (Resnet-18, VGG-16, Densenet-121) and training procedures, show that we can detect usage of radioactive data with high confidence (p<10^-4) even when only 1% of the data used to trained our model is radioactive. Our method is robust to data augmentation and the stochasticity of deep network optimization. As a result, it offers a much higher signal-to-noise ratio than data poisoning and backdoor methods.
• Abstract（参考訳）: 特定のイメージデータセットがモデルのトレーニングに使用されたかどうかを知りたいのです。 我々は,このデータセットに対して,トレーニングしたモデルに識別可能なマークが付くように,認識不能な変更を行う新しい手法であるemph{radioactive data}を提案する。 マークは、異なるアーキテクチャや最適化メソッドのような強いバリエーションに堅牢である。 訓練されたモデルにより, 放射能データの利用を検知し, 信頼性(p値)のレベルを提供する。 標準アーキテクチャ (resnet-18, vgg-16, densenet-121) を用いた大規模ベンチマーク (imagenet) 実験では, モデルに使用したデータの1%のみが放射性である場合でも, 高い信頼性 (p<10^-4) で放射性データの利用を検出できることを示した。 本手法は,データ拡張とディープネットワーク最適化の確率性に頑健である。 その結果、データ中毒やバックドア法よりもはるかに高い信号対雑音比が得られる。

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