論文の概要: CAT: Customized Adversarial Training for Improved Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06789v1
- Date: Mon, 17 Feb 2020 06:13:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 11:58:54.549581
- Title: CAT: Customized Adversarial Training for Improved Robustness
- Title(参考訳): CAT:ロバストネスを改善するためにカスタマイズされた対人訓練
- Authors: Minhao Cheng, Qi Lei, Pin-Yu Chen, Inderjit Dhillon, Cho-Jui Hsieh
- Abstract要約: そこで我々は,各トレーニングサンプルに対して,摂動レベルと対応するラベルを適応的にカスタマイズする,Customized Adversarial Training (CAT) という新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,従来の逆行訓練法よりもクリーンでロバストな精度が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 142.3480998034692
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adversarial training has become one of the most effective methods for
improving robustness of neural networks. However, it often suffers from poor
generalization on both clean and perturbed data. In this paper, we propose a
new algorithm, named Customized Adversarial Training (CAT), which adaptively
customizes the perturbation level and the corresponding label for each training
sample in adversarial training. We show that the proposed algorithm achieves
better clean and robust accuracy than previous adversarial training methods
through extensive experiments.
- Abstract(参考訳): 敵の訓練は、ニューラルネットワークの堅牢性を改善する最も効果的な方法の1つになっている。
しかし、クリーンデータと摂動データの両方の一般化に苦しむことが多い。
本稿では,各トレーニングサンプルに対して,摂動レベルと対応するラベルを適応的にカスタマイズする,Customized Adversarial Training (CAT) というアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,従来の逆行訓練法よりもクリーンでロバストな精度が得られることを示す。
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