論文の概要: Adversarial Training Reduces Information and Improves Transferability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11259v4
• Date: Tue, 15 Dec 2020 22:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:03:30.020132
• Title: Adversarial Training Reduces Information and Improves Transferability
• Title（参考訳）: 対人訓練は情報の低減と伝達性を改善する
• Authors: Matteo Terzi, Alessandro Achille, Marco Maggipinto, Gian Antonio Susto
• Abstract要約: 近年の研究では, 頑健性に加えて, 可逆性などの望ましい特性が期待できることが示されている。 本稿では,新たなタスクへの線形転送性の向上を図り,表現の伝達可能性とソースタスクの精度の間に新たなトレードオフが生じていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.59364510580738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent results show that features of adversarially trained networks for classification, in addition to being robust, enable desirable properties such as invertibility. The latter property may seem counter-intuitive as it is widely accepted by the community that classification models should only capture the minimal information (features) required for the task. Motivated by this discrepancy, we investigate the dual relationship between Adversarial Training and Information Theory. We show that the Adversarial Training can improve linear transferability to new tasks, from which arises a new trade-off between transferability of representations and accuracy on the source task. We validate our results employing robust networks trained on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet on several datasets. Moreover, we show that Adversarial Training reduces Fisher information of representations about the input and of the weights about the task, and we provide a theoretical argument which explains the invertibility of deterministic networks without violating the principle of minimality. Finally, we leverage our theoretical insights to remarkably improve the quality of reconstructed images through inversion.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では, 頑健性に加えて, 可逆性などの望ましい特性が期待できることが示されている。 後者の性質は、コミュニティによって広く受け入れられているように思えるが、分類モデルはタスクに必要な最小限の情報(機能)のみをキャプチャーすべきである。 本研究は,この相違に起因し,敵対的学習と情報理論の二重関係を考察する。 本稿では,新たなタスクへの線形転送性の向上を図り,表現の伝達可能性とソースタスクの精度の間に新たなトレードオフが生じていることを示す。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetでトレーニングされたロバストネットワークを用いて, 実験結果を検証した。 さらに, 逆訓練は, 入力とタスクの重みに関する表現のフィッシャー情報を削減することを示し, 決定論的ネットワークの可逆性を説明する理論的議論を最小性原理に違反することなく提供する。 最後に,理論的な知見を活用し,逆変換による再構成画像の品質を著しく向上させる。

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