論文の概要: REGroup: Rank-aggregating Ensemble of Generative Classifiers for Robust Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10679v2
• Date: Wed, 24 Nov 2021 11:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 10:09:54.062025
• Title: REGroup: Rank-aggregating Ensemble of Generative Classifiers for Robust Predictions
• Title（参考訳）: REGroup:ロバスト予測のための生成分類器のランク集約アンサンブル
• Authors: Lokender Tiwari, Anish Madan, Saket Anand, Subhashis Banerjee
• Abstract要約: 敵の訓練やランダムな入力変換を採用する防衛戦略は、合理的なパフォーマンスを達成するために、モデルの再訓練や微調整を必要とするのが普通である。 中間層の神経応答を統計的に特徴付けることにより, 生成型分類器を学習し, トレーニングサンプルをクリーンにすることができる。 提案手法は, クリーントレーニングデータのサブセットと事前学習モデルを用いており, ネットワークアーキテクチャや敵攻撃生成手法に非依存である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0162772063289784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) are often criticized for being susceptible to adversarial attacks. Most successful defense strategies adopt adversarial training or random input transformations that typically require retraining or fine-tuning the model to achieve reasonable performance. In this work, our investigations of intermediate representations of a pre-trained DNN lead to an interesting discovery pointing to intrinsic robustness to adversarial attacks. We find that we can learn a generative classifier by statistically characterizing the neural response of an intermediate layer to clean training samples. The predictions of multiple such intermediate-layer based classifiers, when aggregated, show unexpected robustness to adversarial attacks. Specifically, we devise an ensemble of these generative classifiers that rank-aggregates their predictions via a Borda count-based consensus. Our proposed approach uses a subset of the clean training data and a pre-trained model, and yet is agnostic to network architectures or the adversarial attack generation method. We show extensive experiments to establish that our defense strategy achieves state-of-the-art performance on the ImageNet validation set.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、しばしば敵の攻撃を受けやすいと批判される。 最も成功した防衛戦略は、合理的な性能を達成するためにモデルの再訓練や微調整を必要とする敵対的訓練やランダムな入力変換を採用する。 本研究では,事前訓練したDNNの中間表現について検討した結果,敵攻撃に対する本質的な堅牢性を示す興味深い発見が得られた。 中間層の神経応答を統計的に特徴付けることにより, 生成型分類器を学習し, トレーニングサンプルをクリーンにすることができる。 複数の中間層に基づく分類器の予測は、集約されると、敵攻撃に対する予期せぬ堅牢性を示す。 具体的には、ボルダ数に基づくコンセンサスを通じて予測をランク付けする、これらの生成的分類器のアンサンブルを考案する。 提案手法は,クリーントレーニングデータのサブセットと事前学習モデルを用いているが,ネットワークアーキテクチャや敵対的攻撃生成法とは無関係である。 我々は,ImageNet検証セット上で,防衛戦略が最先端のパフォーマンスを達成することを保証するための広範な実験を示す。

関連論文リスト

• MOREL: Enhancing Adversarial Robustness through Multi-Objective Representation Learning [1.534667887016089]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、わずかに敵対的な摂動に対して脆弱である。 トレーニング中の強力な特徴表現学習は、元のモデルの堅牢性を大幅に向上させることができることを示す。 本稿では,多目的特徴表現学習手法であるMORELを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:05:03Z)
• Fast Propagation is Better: Accelerating Single-Step Adversarial Training via Sampling Subnetworks [69.54774045493227]
  逆行訓練の欠点は、逆行例の生成によって引き起こされる計算オーバーヘッドである。 モデルの内部構造ブロックを利用して効率を向上させることを提案する。 従来の手法と比較して,本手法はトレーニングコストを削減できるだけでなく,モデルの堅牢性も向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T01:36:20Z)
• TWINS: A Fine-Tuning Framework for Improved Transferability of Adversarial Robustness and Generalization [89.54947228958494]
  本稿では,様々な分類タスクにおいて,逆向きに事前訓練されたモデルの微調整に焦点を当てる。 本稿では,TWINS(Two-WIng NormliSation)ファインチューニングフレームワークを提案する。 TWINSは、一般化とロバスト性の両方の観点から、幅広い画像分類データセットに有効であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T14:12:55Z)
• SegPGD: An Effective and Efficient Adversarial Attack for Evaluating and Boosting Segmentation Robustness [63.726895965125145]
  ディープニューラルネットワークに基づく画像分類は、敵の摂動に弱い。 本研究では,SegPGDと呼ばれる効果的かつ効率的なセグメンテーション攻撃手法を提案する。 SegPGDはより効果的な敵の例を生成することができるため、SegPGDを用いた敵の訓練はセグメントモデルの堅牢性を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T17:56:54Z)
• Distributed Adversarial Training to Robustify Deep Neural Networks at Scale [100.19539096465101]
  現在のディープニューラルネットワーク(DNN)は、入力に対する敵の摂動が分類を変更したり操作したりする敵の攻撃に対して脆弱である。 このような攻撃を防御するために、敵の訓練(AT)として知られる効果的なアプローチが、堅牢な訓練を緩和するために示されている。 複数のマシンにまたがって実装された大規模バッチ対逆トレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T15:39:43Z)
• Latent Boundary-guided Adversarial Training [61.43040235982727]
  モデルトレーニングに敵の例を注入する最も効果的な戦略は、敵のトレーニングであることが証明されている。 本稿では, LAtent bounDary-guided aDvErsarial tRaining という新たな逆トレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T07:40:55Z)
• Learning from Attacks: Attacking Variational Autoencoder for Improving Image Classification [17.881134865491063]
  敵対的攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性に対する脅威と見なされることが多い。 この研究は、異なる視点から敵の攻撃を分析する。つまり、敵の例は、予測に有用な暗黙の情報を含んでいる。 データ自己表現とタスク固有の予測にDNNの利点を利用するアルゴリズムフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T08:48:26Z)
• Efficient and Robust Classification for Sparse Attacks [34.48667992227529]
  我々は、画像認識、自然言語処理、マルウェア検出の領域において効果的な攻撃として示されてきた$ell$-normで束縛された摂動を考える。 我々は,「トランケーション」と「アドリアル・トレーニング」を組み合わせた新しい防衛手法を提案する。 得られた洞察に触発され、これらのコンポーネントをニューラルネットワーク分類器に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T21:18:17Z)
• Defensive Tensorization [113.96183766922393]
  本稿では,ネットワークの遅延高次分解を利用した対角防御手法であるテンソル防御手法を提案する。 我々は,標準画像分類ベンチマークにおけるアプローチの有効性を実証的に実証した。 我々は,音声タスクとバイナリネットワークを考慮し,ドメイン間のアプローチと低精度アーキテクチャの汎用性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T17:00:16Z)
• Class-Aware Domain Adaptation for Improving Adversarial Robustness [27.24720754239852]
  学習データに敵の例を注入することにより,ネットワークを訓練するための敵の訓練が提案されている。 そこで本研究では,対人防御のための新しいクラスアウェアドメイン適応法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-10T03:45:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。