論文の概要: Genetic Adversarial Training of Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11352v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 14:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:27:07.628295
• Title: Genetic Adversarial Training of Decision Trees
• Title（参考訳）: 決定木の遺伝的逆行訓練
• Authors: Francesco Ranzato and Marco Zanella
• Abstract要約: 遺伝的アルゴリズムに基づく決定木のアンサンブルに関する新しい学習手法を提案し、その精度と敵対的な摂動に対する堅牢性を最大化するための決定木を訓練することができる。 本アルゴリズムをMeta-Silvae (MS) というツールに実装し, 対人訓練に用いる参照データセットを用いて実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We put forward a novel learning methodology for ensembles of decision trees based on a genetic algorithm which is able to train a decision tree for maximizing both its accuracy and its robustness to adversarial perturbations. This learning algorithm internally leverages a complete formal verification technique for robustness properties of decision trees based on abstract interpretation, a well known static program analysis technique. We implemented this genetic adversarial training algorithm in a tool called Meta-Silvae (MS) and we experimentally evaluated it on some reference datasets used in adversarial training. The experimental results show that MS is able to train robust models that compete with and often improve on the current state-of-the-art of adversarial training of decision trees while being much more compact and therefore interpretable and efficient tree models.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いて決定木をアンサンブルするための新しい学習手法を提案し,その精度と敵の摂動に対する頑健性の両方を最大化するために決定木を訓練する。 この学習アルゴリズムは、よく知られた静的プログラム解析手法である抽象解釈に基づく決定木のロバスト性に対する完全形式的検証手法を内部的に活用している。 本アルゴリズムをMeta-Silvae (MS) というツールに実装し, 対人訓練に用いる参照データセットを用いて実験的に評価した。 実験の結果,MSはよりコンパクトであり,解釈可能かつ効率的な木モデルでありながら,決定木に対する対角的訓練の現在の技術に対抗し,しばしば改善する頑健なモデルを訓練できることがわかった。

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