論文の概要: Consistency Regularization for Certified Robustness of Smoothed Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04062v4
• Date: Fri, 8 Jan 2021 14:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 07:28:17.992897
• Title: Consistency Regularization for Certified Robustness of Smoothed Classifiers
• Title（参考訳）: Smoothed Classifierの認証ロバスト性のための一貫性規則化
• Authors: Jongheon Jeong, Jinwoo Shin
• Abstract要約: 最近のランダムな平滑化技術は、最悪の$ell$-robustnessを平均ケースのロバストネスに変換することができることを示している。 その結果,スムーズな分類器の精度と信頼性の高いロバスト性とのトレードオフは,ノイズに対する予測一貫性の規則化によって大きく制御できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.72878906950208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A recent technique of randomized smoothing has shown that the worst-case (adversarial) $\ell_2$-robustness can be transformed into the average-case Gaussian-robustness by "smoothing" a classifier, i.e., by considering the averaged prediction over Gaussian noise. In this paradigm, one should rethink the notion of adversarial robustness in terms of generalization ability of a classifier under noisy observations. We found that the trade-off between accuracy and certified robustness of smoothed classifiers can be greatly controlled by simply regularizing the prediction consistency over noise. This relationship allows us to design a robust training objective without approximating a non-existing smoothed classifier, e.g., via soft smoothing. Our experiments under various deep neural network architectures and datasets show that the "certified" $\ell_2$-robustness can be dramatically improved with the proposed regularization, even achieving better or comparable results to the state-of-the-art approaches with significantly less training costs and hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 最近のランダム化平滑化手法により、最悪のケース(逆数)$\ell_2$-robustnessは、ガウス雑音に対する平均予測を考慮し、分類器を「平滑化」することで平均ガウス音に変換できることが示された。 このパラダイムでは、雑音観測の下での分類器の一般化能力の観点から、逆強靭性の概念を再考すべきである。 その結果,ノイズに対する予測一貫性を単純に定式化することで,平滑化分類器の精度と頑健性のトレードオフを大幅に制御できることがわかった。 この関係により、既存のスムーズな分類器(ソフトスムーズ化など)を近似することなく、堅牢な学習目標を設計できる。 さまざまなディープニューラルネットワークアーキテクチャとデータセットで行った実験では、"認証"された$\ell_2$-robustnessが、提案された正規化によって劇的に改善され、トレーニングコストとハイパーパラメータを大幅に削減した最先端のアプローチと同等の結果を得ることができた。

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