論文の概要: Understanding Catastrophic Overfitting in Single-step Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01799v2
• Date: Tue, 15 Dec 2020 08:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:04:45.943927
• Title: Understanding Catastrophic Overfitting in Single-step Adversarial Training
• Title（参考訳）: 単段階逆行訓練における破滅的オーバーフィッティングの理解
• Authors: Hoki Kim, Woojin Lee, Jaewook Lee
• Abstract要約: カタストロフィックオーバーフィッティング (catastrophic overfitting) とは, 急激な急激な急激な急激な勾配降下に対する頑健な精度が急激な0%にまで低下する現象である。 本稿では,破滅的なオーバーフィッティングを防止するだけでなく,一段階の逆行訓練による多段階の逆行攻撃を防ぐことが難しいという信念を覆す,簡単な方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.560980936110234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although fast adversarial training has demonstrated both robustness and efficiency, the problem of "catastrophic overfitting" has been observed. This is a phenomenon in which, during single-step adversarial training, the robust accuracy against projected gradient descent (PGD) suddenly decreases to 0% after a few epochs, whereas the robust accuracy against fast gradient sign method (FGSM) increases to 100%. In this paper, we demonstrate that catastrophic overfitting is very closely related to the characteristic of single-step adversarial training which uses only adversarial examples with the maximum perturbation, and not all adversarial examples in the adversarial direction, which leads to decision boundary distortion and a highly curved loss surface. Based on this observation, we propose a simple method that not only prevents catastrophic overfitting, but also overrides the belief that it is difficult to prevent multi-step adversarial attacks with single-step adversarial training.
• Abstract（参考訳）: 迅速な敵意訓練は頑健さと効率性の両方を示したが、"破滅的な過剰フィッティング"の問題も指摘されている。 この現象は, 単段階逆行訓練において, 投射勾配降下(PGD)に対する頑健な精度が数回経過すると突然0%に低下するのに対して, 高速勾配標識法(FGSM)に対する頑健な精度は100%に上昇する。 本稿では, 倒立オーバーフィッティングが, 最大摂動の対向例のみを用いる単段階対向訓練の特徴と非常に密接に関連していることを示し, 対向方向の対向例がすべてでなく, 決定境界歪みと高い湾曲した損失面をもたらすことを示した。 本研究は, 破滅的なオーバーフィッティングを予防するだけでなく, 単段階の逆行訓練による多段階の逆行攻撃を防ぐことが難しいという信念を覆す簡易な手法を提案する。

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