論文の概要: Adaptive perturbation adversarial training: based on reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13239v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 13:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 17:46:27.555348
• Title: Adaptive perturbation adversarial training: based on reinforcement learning
• Title（参考訳）: 適応的摂動対向訓練:強化学習に基づく
• Authors: Zhishen Nie, Ying Lin, Sp Ren, Lan Zhang
• Abstract要約: 対人訓練の欠点の1つは、通常のサンプルの認識精度を低下させることである。 この問題を緩和するため,適応的対人訓練が提案されている。 決定境界に近いが、敵の訓練のために決定境界を越えていない辺境の敵のサンプルを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.563820241076103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adversarial training has become the primary method to defend against adversarial samples. However, it is hard to practically apply due to many shortcomings. One of the shortcomings of adversarial training is that it will reduce the recognition accuracy of normal samples. Adaptive perturbation adversarial training is proposed to alleviate this problem. It uses marginal adversarial samples that are close to the decision boundary but does not cross the decision boundary for adversarial training, which improves the accuracy of model recognition while maintaining the robustness of the model. However, searching for marginal adversarial samples brings additional computational costs. This paper proposes a method for finding marginal adversarial samples based on reinforcement learning, and combines it with the latest fast adversarial training technology, which effectively speeds up training process and reduces training costs.
• Abstract（参考訳）: 敵の訓練は敵のサンプルを守る主要な方法となっている。 しかし、多くの欠点から実際に適用することは困難である。 対人訓練の欠点の1つは、通常のサンプルの認識精度を低下させることである。 この問題を緩和するために適応的摂動対向訓練を提案する。 それは、決定境界に近いが、敵の訓練のための決定境界を越えない、限定的な敵のサンプルを使用し、モデルの堅牢性を維持しながら、モデル認識の精度を向上させる。 しかし、限界対数サンプルの探索にはさらなる計算コストがかかる。 本稿では,強化学習に基づく限界対向サンプルの探索手法を提案し,これを最新の高速対向訓練技術と組み合わせることで,トレーニングプロセスを効果的に高速化し,トレーニングコストを削減する。

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