論文の概要: Adversarial Boot Camp: label free certified robustness in one epoch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02508v1
- Date: Mon, 5 Oct 2020 13:47:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 20:03:35.157835
- Title: Adversarial Boot Camp: label free certified robustness in one epoch
- Title（参考訳）: Adversarial Boot Camp: 1世紀におけるラベルフリー認定ロバスト性
- Authors: Ryan Campbell, Chris Finlay, Adam M Oberman
- Abstract要約: 本稿では,信頼性の高いモデルを実現するための認証手法を提案する。
ラベル情報を使わずに、この損失でモデルを再訓練することで、ImageNet-1k上の認定モデルを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.51557557629519
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning models are vulnerable to adversarial attacks. One approach
to addressing this vulnerability is certification, which focuses on models that
are guaranteed to be robust for a given perturbation size. A drawback of recent
certified models is that they are stochastic: they require multiple
computationally expensive model evaluations with random noise added to a given
input. In our work, we present a deterministic certification approach which
results in a certifiably robust model. This approach is based on an equivalence
between training with a particular regularized loss, and the expected values of
Gaussian averages. We achieve certified models on ImageNet-1k by retraining a
model with this loss for one epoch without the use of label information.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは敵の攻撃に弱い。
この脆弱性に対処する1つのアプローチは、所定の摂動サイズに対して堅牢であることが保証されたモデルに焦点を当てた認証である。
最近の認定モデルの欠点は、それらは確率的であり、与えられた入力にランダムノイズを加えた複数の計算コストの高いモデル評価を必要とすることである。
本研究では,検証可能なロバストモデルを実現する決定論的認証手法を提案する。
このアプローチは、特定の正規化損失を持つトレーニングとガウス平均の期待値との等価性に基づいている。
ラベル情報を用いずに,この損失のあるモデルを再訓練することにより,imagenet-1kの認証モデルを実現する。
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