論文の概要: Constant Random Perturbations Provide Adversarial Robustness with Minimal Effect on Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08265v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 10:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 21:03:14.852975
• Title: Constant Random Perturbations Provide Adversarial Robustness with Minimal Effect on Accuracy
• Title（参考訳）: 一定ランダム摂動による逆ロバスト性 : 最小効果の精度
• Authors: Bronya Roni Chernyak, Bhiksha Raj, Tamir Hazan, Joseph Keshet
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデルの敵対的ロバスト性を改善するための攻撃非依存(非敵訓練)手法を提案する。 各トレーニング例の周辺に,その地区内のすべての入力に対してラベルが一定に維持されるような地区を作成することを提案する。 提案手法は,バニラ対人訓練と比較してロバスト性を高めつつ,他の防御に対する標準精度を向上させることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.84118016227271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an attack-independent (non-adversarial training) technique for improving adversarial robustness of neural network models, with minimal loss of standard accuracy. We suggest creating a neighborhood around each training example, such that the label is kept constant for all inputs within that neighborhood. Unlike previous work that follows a similar principle, we apply this idea by extending the training set with multiple perturbations for each training example, drawn from within the neighborhood. These perturbations are model independent, and remain constant throughout the entire training process. We analyzed our method empirically on MNIST, SVHN, and CIFAR-10, under different attacks and conditions. Results suggest that the proposed approach improves standard accuracy over other defenses while having increased robustness compared to vanilla adversarial training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準精度の損失を最小限に抑えながら,ニューラルネットワークモデルの敵対的ロバスト性を改善するための攻撃非依存(非敵訓練)手法を提案する。 各トレーニング例の周辺に,その地区内のすべての入力に対してラベルが一定に維持されるような地区を作成することを提案する。 同様の原則に従う以前の作業とは異なり、トレーニングセットを各トレーニング例に対する複数の摂動で拡張し、近隣から引き出すことにより、このアイデアを適用します。 これらの摂動はモデル独立であり、トレーニングプロセス全体を通して一定である。 我々は,MNIST,SVHN,CIFAR-10を異なる攻撃条件下で実験的に解析した。 提案手法は,バニラ対人訓練と比較してロバスト性を高めつつ,他の防御に対する標準精度を向上させることが示唆された。

関連論文リスト

• PIAT: Parameter Interpolation based Adversarial Training for Image Classification [19.276850361815953]
  補間ベース・アドバイザリアル・トレーニング(PIAT)と呼ばれる新しいフレームワークを提案し,トレーニング中に過去の情報をフル活用する。 我々のフレームワークは汎用的であり、他の敵の訓練手法と組み合わせることで、より堅牢な精度を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T12:22:34Z)
• Adversarial Coreset Selection for Efficient Robust Training [11.510009152620666]
  トレーニングデータの小さなサブセットを選択することは、堅牢なトレーニングの時間的複雑さを軽減するための原則的なアプローチを提供する方法を示す。 本手法が敵の訓練を2～3回高速化することを示すため,広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T07:37:53Z)
• Self-Ensemble Adversarial Training for Improved Robustness [14.244311026737666]
  敵の訓練は、あらゆる種類の防衛方法において、様々な敵の攻撃に対する最強の戦略である。 最近の研究は主に新しい損失関数や正規化器の開発に重点を置いており、重み空間の特異な最適点を見つけようとしている。 我々は,歴史モデルの重みを平均化し,頑健な分類器を生成するための,単純だが強力なemphSelf-Ensemble Adversarial Training (SEAT)法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T01:12:18Z)
• Robustness-via-Synthesis: Robust Training with Generative Adversarial Perturbations [10.140147080535224]
  先制攻撃による敵の訓練は、今日の敵の摂動に対する最も効果的な防御の1つである。 本研究では, 逆方向の摂動を自動的にランダムなベクトルから生成ネットワークを用いて合成する頑健な学習アルゴリズムを提案する。 実験結果から, 提案手法は様々な勾配に基づく, 生成的ロバストトレーニング手法により, 同等のロバスト性が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-22T13:15:24Z)
• Adaptive Feature Alignment for Adversarial Training [56.17654691470554]
  CNNは通常、敵攻撃に対して脆弱であり、セキュリティに敏感なアプリケーションに脅威をもたらす。 任意の攻撃強度の特徴を生成するための適応的特徴アライメント(AFA)を提案する。 本手法は任意の攻撃強度の特徴を自動的に整列するように訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T17:01:05Z)
• Self-Progressing Robust Training [146.8337017922058]
  敵対的なトレーニングのような現在の堅牢なトレーニング方法は、敵対的な例を生成するために「攻撃」を明示的に使用します。 我々はSPROUTと呼ばれる自己プログレッシブ・ロバスト・トレーニングのための新しいフレームワークを提案する。 その結果,スケーラブルで効果的で攻撃に依存しないロバストなトレーニング手法に新たな光を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T00:45:24Z)
• Voting based ensemble improves robustness of defensive models [82.70303474487105]
  我々は、より堅牢性を高めるためのアンサンブルを作ることができるかどうか研究する。 最先端の先制防衛モデルを複数組み合わせることで,59.8%の堅牢な精度を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-28T00:08:45Z)
• Robust Pre-Training by Adversarial Contrastive Learning [120.33706897927391]
  近年の研究では、敵の訓練と統合されると、自己監督型事前訓練が最先端の堅牢性につながることが示されている。 我々は,データ強化と対向的摂動の両面に整合した学習表現により,ロバストネスを意識した自己指導型事前学習を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T04:44:43Z)
• Adversarial Robustness: From Self-Supervised Pre-Training to Fine-Tuning [134.15174177472807]
  対戦型トレーニングを自己超越に導入し,汎用的な頑健な事前訓練モデルを初めて提供する。 提案するフレームワークが大きなパフォーマンスマージンを達成できることを示すため,広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T18:28:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。