論文の概要: Learning Task-aware Robust Deep Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05125v2
• Date: Thu, 2 Dec 2021 02:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 12:40:34.798774
• Title: Learning Task-aware Robust Deep Learning Systems
• Title（参考訳）: タスク認識型ロバスト深層学習システム
• Authors: Keji Han, Yun Li, Xianzhong Long, Yao Ge
• Abstract要約: ディープラーニングシステムは、ディープラーニングタスクとディープラーニングモデルという2つの部分から構成される。 本稿では、分類タスクを再定義するために、バイナリおよびインターバルラベル符号化方式を採用する。 本手法は,学習課題と深層モデルの両方から,ディープラーニングシステムの堅牢性を向上させるものとみなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.532642348343193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many works demonstrate that deep learning system is vulnerable to adversarial attack. A deep learning system consists of two parts: the deep learning task and the deep model. Nowadays, most existing works investigate the impact of the deep model on robustness of deep learning systems, ignoring the impact of the learning task. In this paper, we adopt the binary and interval label encoding strategy to redefine the classification task and design corresponding loss to improve robustness of the deep learning system. Our method can be viewed as improving the robustness of deep learning systems from both the learning task and deep model. Experimental results demonstrate that our learning task-aware method is much more robust than traditional classification while retaining the accuracy.
• Abstract（参考訳）: 多くの研究で、ディープラーニングシステムは敵攻撃に弱いことが示されている。 ディープラーニングシステムは、ディープラーニングタスクとディープラーニングモデルという2つの部分から構成される。 現在、ほとんどの研究は、ディープラーニングシステムの堅牢性に対する深層モデルの影響を調査し、学習課題の影響を無視している。 本稿では,分類タスクを再定義し,学習システムのロバスト性を改善するために,二項・区間ラベル符号化方式を採用する。 本手法は,学習タスクと深層モデルの両方から,深層学習システムのロバスト性を改善するものと考えることができる。 実験の結果,学習タスク認識手法は従来の分類法よりもはるかに頑健であり,精度は保たれていることがわかった。

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