論文の概要: Overparametrization improves robustness against adversarial attacks: A replication study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09735v1
• Date: Sun, 20 Feb 2022 05:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-22 19:50:41.147831
• Title: Overparametrization improves robustness against adversarial attacks: A replication study
• Title（参考訳）: オーバーパラメトリゼーションは敵攻撃に対する堅牢性を改善する:複製研究
• Authors: Ali Borji
• Abstract要約: オーバーパラメトリゼーションが精度とロバスト性をどのようにモデル化するかについて検討する。 我々は、頑健な知覚に批判的ではあるが、過度なパラメータ化は完全な堅牢性を達成するには不十分であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64219291655723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Overparametrization has become a de facto standard in machine learning. Despite numerous efforts, our understanding of how and where overparametrization helps model accuracy and robustness is still limited. To this end, here we conduct an empirical investigation to systemically study and replicate previous findings in this area, in particular the study by Madry et al. Together with this study, our findings support the "universal law of robustness" recently proposed by Bubeck et al. We argue that while critical for robust perception, overparametrization may not be enough to achieve full robustness and smarter architectures e.g. the ones implemented by the human visual cortex) seem inevitable.
• Abstract（参考訳）: オーバーパラメトリゼーションは機械学習のデファクトスタンダードになっている。 数多くの努力にもかかわらず、過度パラメータ化がモデルの正確性と堅牢性にどのように役立つかの理解はまだ限られている。 この目的のために,本研究では,この領域,特にMadryらの研究を体系的に研究し,再現するための実証的研究を行っている。 本研究とともに,Bubeckらにより最近提唱された「強靭性に関する普遍法則」を支持した。 我々は、頑健な知覚に批判的ではあるが、過度なパラメータ化は完全な堅牢性とよりスマートなアーキテクチャ(例えば人間の視覚野によって実装されたもの)を達成するには不十分であると主張する。

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