論文の概要: Regularized Training and Tight Certification for Randomized Smoothed Classifier with Provable Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07246v1
• Date: Mon, 17 Feb 2020 20:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 12:17:46.920742
• Title: Regularized Training and Tight Certification for Randomized Smoothed Classifier with Provable Robustness
• Title（参考訳）: 確率ロバスト性を有するランダム化平滑化分類器の正規化訓練とタイト認証
• Authors: Huijie Feng, Chunpeng Wu, Guoyang Chen, Weifeng Zhang, Yang Ning
• Abstract要約: 我々は新たな正規化リスクを導出し、正規化器はスムーズな手法の精度と堅牢性を適応的に促進することができる。 また、正規化効果を利用して、高い確率で保持されるより厳密なロバスト性の下限を提供する新しい認証アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.38718018477333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently smoothing deep neural network based classifiers via isotropic Gaussian perturbation is shown to be an effective and scalable way to provide state-of-the-art probabilistic robustness guarantee against $\ell_2$ norm bounded adversarial perturbations. However, how to train a good base classifier that is accurate and robust when smoothed has not been fully investigated. In this work, we derive a new regularized risk, in which the regularizer can adaptively encourage the accuracy and robustness of the smoothed counterpart when training the base classifier. It is computationally efficient and can be implemented in parallel with other empirical defense methods. We discuss how to implement it under both standard (non-adversarial) and adversarial training scheme. At the same time, we also design a new certification algorithm, which can leverage the regularization effect to provide tighter robustness lower bound that holds with high probability. Our extensive experimentation demonstrates the effectiveness of the proposed training and certification approaches on CIFAR-10 and ImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年, 深いニューラルネットワークに基づく分類器の等方性ガウス摂動によるスムーズ化は, $\ell_2$ノルムの対向摂動に対して, 最先端の確率的堅牢性を保証するための有効かつスケーラブルな方法であることが示されている。 しかし, 平滑化時に精度が高く頑健な良質な分類器の訓練方法については, 十分に検討されていない。 そこで本研究では,ベース分類器の訓練において,正則化器の精度と頑健性を適応的に促進できる新たな正則化リスクを導出する。 計算効率が良く、他の経験的防御法と並行して実装することができる。 我々は,標準的な(非敵的)および敵的トレーニングスキームの下で実装する方法について論じる。 同時に、正規化効果を利用して、高い確率で保持されるより厳密なロバスト性の下限を提供する新しい認証アルゴリズムも設計する。 提案するcifar-10およびimagenetデータセットのトレーニングおよび認証手法の有効性を示す。

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