Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving the Tightness of Convex Relaxation Bounds for Training Certifiably Robust Classifiers

論文の概要: Improving the Tightness of Convex Relaxation Bounds for Training Certifiably Robust Classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09766v1
Date: Sat, 22 Feb 2020 20:19:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 18:52:32.733138
Title: Improving the Tightness of Convex Relaxation Bounds for Training Certifiably Robust Classifiers
Title（参考訳）: ロバスト分類器の訓練のための凸緩和境界の厚さ改善
Authors: Chen Zhu, Renkun Ni, Ping-yeh Chiang, Hengduo Li, Furong Huang, Tom Goldstein
Abstract要約: 凸緩和は、ノルムバウンドの敵攻撃に対するトレーニングとニューラルネットワークの認証に有効であるが、認証と経験的堅牢性の間に大きなギャップを残している。非正規化ベースラインよりも高い精度でトレーニング可能なニューラルネットワークのトレーニングに使用できる2つの実験を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 72.56180590447835
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Convex relaxations are effective for training and certifying neural networks against norm-bounded adversarial attacks, but they leave a large gap between certifiable and empirical robustness. In principle, convex relaxation can provide tight bounds if the solution to the relaxed problem is feasible for the original non-convex problem. We propose two regularizers that can be used to train neural networks that yield tighter convex relaxation bounds for robustness. In all of our experiments, the proposed regularizers result in higher certified accuracy than non-regularized baselines.
Abstract（参考訳）: 凸緩和は、ノルムバウンドの敵攻撃に対するニューラルネットワークのトレーニングと認証に有効であるが、認証と経験的堅牢性の間に大きなギャップを残している。原則として、凸緩和は、緩和された問題の解が元の非凸問題に対して可能であれば、厳密な境界を与えることができる。本稿では,より厳密な凸緩和境界を持つニューラルネットワークのトレーニングに使用できる2つの正則化器を提案する。すべての実験において,提案する正規化器は非正規化ベースラインよりも精度が高い。

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