論文の概要: Adversarially Robust Models may not Transfer Better: Sufficient Conditions for Domain Transferability from the View of Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01832v1
• Date: Thu, 3 Feb 2022 20:26:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 02:49:44.512015
• Title: Adversarially Robust Models may not Transfer Better: Sufficient Conditions for Domain Transferability from the View of Regularization
• Title（参考訳）: 逆ロバストモデルでは伝達が良くないかもしれない:正規化の観点からのドメイン転送容易条件
• Authors: Xiaojun Xu, Jacky Yibo Zhang, Evelyn Ma, Danny Son, Oluwasanmi Koyejo, Bo Li
• Abstract要約: 機械学習の堅牢性とドメインの一般化は基本的に相関している。 最近の研究では、より堅牢な(逆向きに訓練された)モデルの方がより一般化可能であることが示されている。 彼らの基本的な関係に関する理論的理解が欠如している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.825841580342715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) robustness and domain generalization are fundamentally correlated: they essentially concern data distribution shifts under adversarial and natural settings, respectively. On one hand, recent studies show that more robust (adversarially trained) models are more generalizable. On the other hand, there is a lack of theoretical understanding of their fundamental connections. In this paper, we explore the relationship between regularization and domain transferability considering different factors such as norm regularization and data augmentations (DA). We propose a general theoretical framework proving that factors involving the model function class regularization are sufficient conditions for relative domain transferability. Our analysis implies that "robustness" is neither necessary nor sufficient for transferability; rather, robustness induced by adversarial training is a by-product of such function class regularization. We then discuss popular DA protocols and show when they can be viewed as the function class regularization under certain conditions and therefore improve generalization. We conduct extensive experiments to verify our theoretical findings and show several counterexamples where robustness and generalization are negatively correlated on different datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の堅牢性とドメインの一般化は基本的に相関関係にある。 一方、最近の研究では、より堅牢な(逆向きに訓練された)モデルの方がより一般化可能であることが示されている。 一方で、それらの基本的な関係に関する理論的理解が欠如している。 本稿では,標準正規化やデータ拡張(DA)といった異なる要因を考慮した正規化とドメイン転送可能性の関係について検討する。 本稿では,モデル関数クラス正規化に関わる因子が相対的ドメイン転送可能性の十分条件であることを証明する一般的な理論的枠組みを提案する。 本分析は,「ロバスト性」は伝達性に必要でも十分でもないことを示し,むしろ,敵対的訓練によって引き起こされる頑健性は,そのような関数クラス正規化の副産物である。 次に、一般的なdaプロトコルを議論し、特定の条件下で関数クラス正規化と見なすことができるかを示し、それゆえ一般化を改善する。 我々は、我々の理論的な知見を検証し、ロバスト性と一般化が異なるデータセットに負の相関を持ついくつかの反例を示す。

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