論文の概要: GraN: An Efficient Gradient-Norm Based Detector for Adversarial and Misclassified Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09179v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 10:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 17:35:47.378367
• Title: GraN: An Efficient Gradient-Norm Based Detector for Adversarial and Misclassified Examples
• Title（参考訳）: GraN: 逆・誤分類用高効率グラディエントノーム型検出器
• Authors: Julia Lust and Alexandru Paul Condurache
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵対的な例やその他のデータ摂動に対して脆弱である。 GraNは、どのDNNにも容易に適応できる時間およびパラメータ効率の手法である。 GraNは多くの問題セットで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.99182201815763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to adversarial examples and other data perturbations. Especially in safety critical applications of DNNs, it is therefore crucial to detect misclassified samples. The current state-of-the-art detection methods require either significantly more runtime or more parameters than the original network itself. This paper therefore proposes GraN, a time- and parameter-efficient method that is easily adaptable to any DNN. GraN is based on the layer-wise norm of the DNN's gradient regarding the loss of the current input-output combination, which can be computed via backpropagation. GraN achieves state-of-the-art performance on numerous problem set-ups.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵対的な例やその他のデータ摂動に対して脆弱である。 特にDNNの安全性クリティカルな応用においては、誤分類サンプルを検出することが重要である。 現在の最先端検出メソッドは、元のネットワーク自体よりもランタイムやパラメータを必要とする。 そこで本稿では,任意のdnnに適応可能な時間およびパラメータ効率のよいgranを提案する。 GraNは、バックプロパゲーションによって計算できる現在の入出力の組み合わせの損失に関するDNNの勾配のレイヤーワイズノルムに基づいている。 GraNは多くの問題セットで最先端のパフォーマンスを達成する。

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