論文の概要: Hybrid Classical-Quantum Deep Learning Models for Autonomous Vehicle
Traffic Image Classification Under Adversarial Attack
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01125v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 19:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-04 22:37:19.679178
- Title: Hybrid Classical-Quantum Deep Learning Models for Autonomous Vehicle
Traffic Image Classification Under Adversarial Attack
- Title（参考訳）: 自律走行車交通画像分類のためのハイブリッド古典量子深層学習モデル
- Authors: Reek Majumder, Sakib Mahmud Khan, Fahim Ahmed, Zadid Khan, Frank
Ngeni, Gurcan Comert, Judith Mwakalonge, Dimitra Michalaka, Mashrur Chowdhury
- Abstract要約: トラフィックサイン画像は、AVがトラフィックサイン認識に使用している機械学習モデルに対する敵攻撃によって、誤って分類することができる。
逆攻撃に対して弾力性のある分類モデルを構築するために、量子層と古典層の両方を用いたハイブリッドディープラーニングモデルを用いた。
我々のゴールは、中規模量子技術の現在の時代を支えるために、古典量子移動学習モデルのハイブリッドディープラーニングアーキテクチャの研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6545358349290415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image classification must work for autonomous vehicles (AV) operating on
public roads, and actions performed based on image misclassification can have
serious consequences. Traffic sign images can be misclassified by an
adversarial attack on machine learning models used by AVs for traffic sign
recognition. To make classification models resilient against adversarial
attacks, we used a hybrid deep-learning model with both the quantum and
classical layers. Our goal is to study the hybrid deep-learning architecture
for classical-quantum transfer learning models to support the current era of
intermediate-scale quantum technology. We have evaluated the impacts of various
white box adversarial attacks on these hybrid models. The classical part of
hybrid models includes a convolution network from the pre-trained Resnet18
model, which extracts informative features from a high dimensional LISA traffic
sign image dataset. The output from the classical processor is processed
further through the quantum layer, which is composed of various quantum gates
and provides support to various quantum mechanical features like entanglement
and superposition. We have tested multiple combinations of quantum circuits to
provide better classification accuracy with decreasing training data and found
better resiliency for our hybrid classical-quantum deep learning model during
attacks compared to the classical-only machine learning models.
- Abstract（参考訳）: 画像分類は、公道で走行する自動運転車(AV)に対して有効であり、画像誤分類に基づく行動は深刻な結果をもたらす可能性がある。
トラフィックサイン画像は、AVがトラフィックサイン認識に使用している機械学習モデルに対する敵攻撃によって、誤って分類することができる。
敵の攻撃に対してレジリエントな分類モデルを構築するために,量子層と古典層の両方を持つハイブリッドディープラーニングモデルを用いた。
我々の目標は、中規模量子技術の現在をサポートするために、古典量子移動学習モデルのハイブリッドディープラーニングアーキテクチャの研究である。
我々はこれらのハイブリッドモデルに対する様々なホワイトボックス攻撃の影響を評価した。
ハイブリッドモデルの古典的な部分は、事前訓練されたResnet18モデルからの畳み込みネットワークを含み、高次元LISAトラフィックサイン画像データセットから情報的特徴を抽出する。
古典的プロセッサからの出力は、様々な量子ゲートからなる量子層を通してさらに処理され、絡み合いや重ね合わせのような様々な量子力学的特徴をサポートする。
我々は,複数の量子回路の組み合わせをテストして,トレーニングデータの削減による分類精度の向上と,攻撃時の古典量子深層学習モデルに対するレジリエンスの向上を検証した。
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