論文の概要: Towards Robust Deep Learning with Ensemble Networks and Noisy Layers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01507v2
- Date: Wed, 6 Jan 2021 18:05:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 05:02:36.705811
- Title: Towards Robust Deep Learning with Ensemble Networks and Noisy Layers
- Title（参考訳）: アンサンブルネットワークと雑音層を用いたロバスト深層学習に向けて
- Authors: Yuting Liang, Reza Samavi
- Abstract要約: 画像分類型ネットワークにおける敵対的事例から保護する深層学習のためのアプローチを提案する。
1) 精度を犠牲にしてロバスト性を高めるメカニズム,2) 精度を向上するが、常にロバスト性を高めるわけではないメカニズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2843885788439793
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we provide an approach for deep learning that protects against
adversarial examples in image classification-type networks. The approach relies
on two mechanisms:1) a mechanism that increases robustness at the expense of
accuracy, and, 2) a mechanism that improves accuracy but does not always
increase robustness. We show that an approach combining the two mechanisms can
provide protection against adversarial examples while retaining accuracy. We
formulate potential attacks on our approach with experimental results to
demonstrate its effectiveness. We also provide a robustness guarantee for our
approach along with an interpretation for the guarantee.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分類型ネットワークの逆例から保護する深層学習のアプローチを提案する。
アプローチは2つのメカニズムに依存している: 1) 精度を犠牲にして堅牢性を高めるメカニズム、そして、
2)精度は向上するが、常に堅牢性を高めないメカニズム。
この2つのメカニズムを組み合わせたアプローチは, 精度を維持しつつ, 敵対的事例から保護できることを示す。
我々は,その効果を実証するために,実験結果を用いてアプローチに対する潜在的な攻撃を定式化する。
また、我々のアプローチに対する堅牢性保証と、その保証の解釈も提供します。
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