論文の概要: Revisiting Batch Normalization for Improving Corruption Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03630v4
- Date: Thu, 28 Jan 2021 08:35:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 23:47:34.140373
- Title: Revisiting Batch Normalization for Improving Corruption Robustness
- Title(参考訳): 破壊ロバスト性向上のためのバッチ正規化の再検討
- Authors: Philipp Benz, Chaoning Zhang, Adil Karjauv, In So Kweon
- Abstract要約: モデルロバスト性を改善するために, モデルロバスト性を改善するために, バッチ正規化統計の修正を提案する。
モデルを再トレーニングすることなく、BN統計をいくつかの表現サンプル上で単純に推定し、適応させることで、大きなマージンによる腐敗の堅牢性を向上させることが判明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 85.20742045853738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The performance of DNNs trained on clean images has been shown to decrease
when the test images have common corruptions. In this work, we interpret
corruption robustness as a domain shift and propose to rectify batch
normalization (BN) statistics for improving model robustness. This is motivated
by perceiving the shift from the clean domain to the corruption domain as a
style shift that is represented by the BN statistics. We find that simply
estimating and adapting the BN statistics on a few (32 for instance)
representation samples, without retraining the model, improves the corruption
robustness by a large margin on several benchmark datasets with a wide range of
model architectures. For example, on ImageNet-C, statistics adaptation improves
the top1 accuracy of ResNet50 from 39.2% to 48.7%. Moreover, we find that this
technique can further improve state-of-the-art robust models from 58.1% to
63.3%.
- Abstract(参考訳): クリーンな画像でトレーニングされたDNNの性能は、テスト画像が共通の腐敗を経験すると低下することが示されている。
本研究では,腐敗のロバスト性をドメインシフトとして解釈し,モデルロバスト性を改善するためにバッチ正規化(bn)統計の修正を提案する。
これはbn統計で表されるスタイルシフトとしてクリーンドメインから汚職ドメインへのシフトを知覚することで動機付けられたものである。
モデルの再トレーニングを行わずに、いくつかの(例えば32の)表現サンプルでbn統計を推定し、適応するだけで、広範囲のモデルアーキテクチャを持ついくつかのベンチマークデータセットにおいて、腐敗の堅牢性を大きなマージンで改善できることがわかった。
例えばimagenet-cでは、統計適応によってresnet50のトップ1の精度が39.2%から48.7%に向上している。
さらに、この手法は最先端のロバストモデルをさらに58.1%から63.3%に改善できることがわかった。
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