論文の概要: Exploring Adversarial Robustness of Deep Metric Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07265v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 23:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 16:08:32.284926
• Title: Exploring Adversarial Robustness of Deep Metric Learning
• Title（参考訳）: 深部メトリクス学習の敵対的ロバスト性の検討
• Authors: Thomas Kobber Panum, Zi Wang, Pengyu Kan, Earlence Fernandes, Somesh Jha
• Abstract要約: DMLはディープニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、入力のセマンティック埋め込みを学習する。 私たちは、ミニバッチのサンプルに依存しているメトリック損失の主な課題に取り組みます。 3つの一般的なDMLデータセットの実験を使用して、逆転精度の5-76倍の増加を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.12224002984514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Metric Learning (DML), a widely-used technique, involves learning a distance metric between pairs of samples. DML uses deep neural architectures to learn semantic embeddings of the input, where the distance between similar examples is small while dissimilar ones are far apart. Although the underlying neural networks produce good accuracy on naturally occurring samples, they are vulnerable to adversarially-perturbed samples that reduce performance. We take a first step towards training robust DML models and tackle the primary challenge of the metric losses being dependent on the samples in a mini-batch, unlike standard losses that only depend on the specific input-output pair. We analyze this dependence effect and contribute a robust optimization formulation. Using experiments on three commonly-used DML datasets, we demonstrate 5-76 fold increases in adversarial accuracy, and outperform an existing DML model that sought out to be robust.
• Abstract（参考訳）: 広く使われているDeep Metric Learning (DML)は、サンプルのペア間の距離メトリックを学習する。 DMLは深いニューラルネットワークアーキテクチャを使って入力のセマンティックな埋め込みを学習する。 基盤となるニューラルネットワークは、自然発生したサンプルに対して精度は高いが、逆向きに摂動するサンプルに弱いため、パフォーマンスが低下する。 私たちは、堅牢なDMLモデルのトレーニングに第一歩を踏み出し、特定の入出力ペアにのみ依存する標準損失とは異なり、ミニバッチでサンプルに依存しているメトリック損失の主な課題に取り組みます。 この依存効果を分析し,ロバストな最適化の定式化に寄与する。 3つの一般的なDMLデータセットの実験を使用して、敵対的精度の5-76倍の増加を実証し、堅牢性を求めた既存のDMLモデルよりも優れています。

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