論文の概要: Pareto Adversarial Robustness: Balancing Spatial Robustness and Sensitivity-based Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01996v2
• Date: Thu, 14 Sep 2023 16:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 20:00:29.019633
• Title: Pareto Adversarial Robustness: Balancing Spatial Robustness and Sensitivity-based Robustness
• Title（参考訳）: Pareto Adversarial Robustness: 空間的ロバストネスと感性に基づくロバストネスのバランス
• Authors: Ke Sun, Mingjie Li, Zhouchen Lin
• Abstract要約: 我々は、普遍的な敵の堅牢性を達成するための戦略を設計する。 我々の知識を最大限に活用するために、我々は多目的最適化による普遍的敵の堅牢性を考える最初の人物である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.05898366202854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial robustness, which primarily comprises sensitivity-based robustness and spatial robustness, plays an integral part in achieving robust generalization. In this paper, we endeavor to design strategies to achieve universal adversarial robustness. To achieve this, we first investigate the relatively less-explored realm of spatial robustness. Then, we integrate the existing spatial robustness methods by incorporating both local and global spatial vulnerability into a unified spatial attack and adversarial training approach. Furthermore, we present a comprehensive relationship between natural accuracy, sensitivity-based robustness, and spatial robustness, supported by strong evidence from the perspective of robust representation. Crucially, to reconcile the interplay between the mutual impacts of various robustness components into one unified framework, we incorporate the \textit{Pareto criterion} into the adversarial robustness analysis, yielding a novel strategy called Pareto Adversarial Training for achieving universal robustness. The resulting Pareto front, which delineates the set of optimal solutions, provides an optimal balance between natural accuracy and various adversarial robustness. This sheds light on solutions for achieving universal robustness in the future. To the best of our knowledge, we are the first to consider universal adversarial robustness via multi-objective optimization.
• Abstract（参考訳）: 相対ロバスト性は主に感度に基づくロバスト性と空間ロバスト性から成り、ロバストな一般化を達成する上で不可欠な役割を果たす。 本稿では,普遍的対角強靭性を実現するための戦略設計に尽力する。 そこで我々はまず,空間的堅牢性の比較的少ない領域について検討する。 次に,既存の空間的ロバストネス手法を,局所的および大域的空間的脆弱性を統合的空間攻撃と敵対的訓練アプローチに組み込むことにより統合する。 さらに, 頑健な表現の観点から, 自然な精度, 感度に基づく頑健さ, 空間的頑健さの包括的関係を示す。 重要な点は、様々なロバストネスコンポーネントの相互影響を一つの統一フレームワークに相互に作用させるため、逆ロバストネス分析に \textit{pareto criterion} を組み込んで、普遍ロバストネスを達成するためのpareto adversarial trainingと呼ばれる新しい戦略を生み出したことである。 最適解の集合を表わす結果のパレートフロントは、自然な精度と様々な対向ロバスト性の間の最適なバランスを与える。 これは、将来普遍的な堅牢性を達成するためのソリューションに光を当てる。 我々の知識を最大限に活用するために、我々は多目的最適化による普遍的敵の堅牢性を初めて検討する。

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