論文の概要: Scalable Optimal Classifiers for Adversarial Settings under Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14702v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 13:33:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 17:43:57.942718
- Title: Scalable Optimal Classifiers for Adversarial Settings under Uncertainty
- Title（参考訳）: 不確実性を考慮した逆設定のためのスケーラブル最適分類器
- Authors: Patrick Loiseau and Benjamin Roussillon
- Abstract要約: 本稿では,攻撃者に対して目的が不明な攻撃者がクラス-1データを生成する対角的設定において,最適な分類器を見つけることの問題点を考察する。
この低次元キャラクタリゼーションにより,ほぼほぼ最適な分類器をスケーラブルに計算する訓練手法が開発可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.90668635921398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of finding optimal classifiers in an adversarial
setting where the class-1 data is generated by an attacker whose objective is
not known to the defender -- an aspect that is key to realistic applications
but has so far been overlooked in the literature. To model this situation, we
propose a Bayesian game framework where the defender chooses a classifier with
no a priori restriction on the set of possible classifiers. The key difficulty
in the proposed framework is that the set of possible classifiers is
exponential in the set of possible data, which is itself exponential in the
number of features used for classification. To counter this, we first show that
Bayesian Nash equilibria can be characterized completely via functional
threshold classifiers with a small number of parameters. We then show that this
low-dimensional characterization enables to develop a training method to
compute provably approximately optimal classifiers in a scalable manner; and to
develop a learning algorithm for the online setting with low regret (both
independent of the dimension of the set of possible data). We illustrate our
results through simulations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 現実的な応用において重要な側面であるが, これまで文献で見過ごされてきた攻撃者が, クラス1データを生成する対角的環境において, 最適な分類器を見つけるという問題を考察する。
この状況をモデル化するために,ディフェンダーが可能な分類器の集合に対して事前制限のない分類器を選択するベイズゲームフレームワークを提案する。
提案フレームワークの主な難しさは、可能な分類器の集合が可能なデータの集合において指数関数であり、それ自体が分類に使用される特徴の数において指数関数的であることである。
これに対抗するために, ベイズナッシュ平衡は, パラメータの少ない関数的しきい値分類器によって完全に特徴づけられることを示した。
そこで,この低次元キャラクタリゼーションにより,ほぼ最適な分類器をスケーラブルに計算できる訓練手法を考案し,後悔の少ないオンライン設定のための学習アルゴリズムを(可能データの次元とは独立に)開発できることを示した。
シミュレーションによって結果を説明する。
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