論文の概要: Robust Optimal Classification Trees Against Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03857v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 18:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-11 10:55:22.713975
• Title: Robust Optimal Classification Trees Against Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 逆例に対するロバスト最適分類木
• Authors: Dani\"el Vos and Sicco Verwer
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが特定した攻撃モデルに対して最適に堅牢な決定木を訓練する手法の集合を提案する。 逆学習において生じるmin-max最適化問題は、単一最小化定式化を用いて解くことができることを示す。 また,両部マッチングを用いた任意のモデルに対して,上界の対角精度を決定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.254093731341154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision trees are a popular choice of explainable model, but just like neural networks, they suffer from adversarial examples. Existing algorithms for fitting decision trees robust against adversarial examples are greedy heuristics and lack approximation guarantees. In this paper we propose ROCT, a collection of methods to train decision trees that are optimally robust against user-specified attack models. We show that the min-max optimization problem that arises in adversarial learning can be solved using a single minimization formulation for decision trees with 0-1 loss. We propose such formulations in Mixed-Integer Linear Programming and Maximum Satisfiability, which widely available solvers can optimize. We also present a method that determines the upper bound on adversarial accuracy for any model using bipartite matching. Our experimental results demonstrate that the existing heuristics achieve close to optimal scores while ROCT achieves state-of-the-art scores.
• Abstract（参考訳）: 決定木は説明可能なモデルの一般的な選択であるが、ニューラルネットワークと同様に、敵対的な例に悩まされる。 逆の例に対して頑健な決定木を適合させるための既存のアルゴリズムは、欲深いヒューリスティックと近似保証の欠如である。 本稿では,ユーザが特定した攻撃モデルに対して最適に堅牢な決定木を訓練する手法であるROCTを提案する。 逆学習において生じる最小最適化問題は、0-1 の損失を持つ決定木に対する単一の最小化定式化を用いて解くことができることを示す。 本稿では, 線形計画法と最大満足度において, 広く利用可能な解法を最適化できるような定式化を提案する。 また,二成分マッチングを用いた任意のモデルの逆精度の上限を決定する手法を提案する。 実験の結果,既存のヒューリスティックスは最適なスコアに近づき,ROCTは最先端スコアに近づいた。

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