論文の概要: Fourier-Based Augmentations for Improved Robustness and Uncertainty Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12412v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 23:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 14:36:55.292824
• Title: Fourier-Based Augmentations for Improved Robustness and Uncertainty Calibration
• Title（参考訳）: フーリエによるロバスト性向上と不確かさ校正
• Authors: Ryan Soklaski, Michael Yee, Theodoros Tsiligkaridis
• Abstract要約: AugMixフレームワークは、特定の分散シフトを効果的にターゲットするように調整できる。 我々は、AugMixフレームワークが特定の分散シフトを効果的にターゲットするように調整できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.316693022958222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diverse data augmentation strategies are a natural approach to improving robustness in computer vision models against unforeseen shifts in data distribution. However, the ability to tailor such strategies to inoculate a model against specific classes of corruptions or attacks -- without incurring substantial losses in robustness against other classes of corruptions -- remains elusive. In this work, we successfully harden a model against Fourier-based attacks, while producing superior-to-AugMix accuracy and calibration results on both the CIFAR-10-C and CIFAR-100-C datasets; classification error is reduced by over ten percentage points for some high-severity noise and digital-type corruptions. We achieve this by incorporating Fourier-basis perturbations in the AugMix image-augmentation framework. Thus we demonstrate that the AugMix framework can be tailored to effectively target particular distribution shifts, while boosting overall model robustness.
• Abstract（参考訳）: 多様なデータ拡張戦略は、予期せぬデータ分散シフトに対するコンピュータビジョンモデルの堅牢性を改善する自然なアプローチである。 しかし、汚職や攻撃の特定のクラスに対してモデルを接種する戦略を調整できる能力は、他の汚職のクラスに対する堅牢性を著しく損なうことなく、解明され続けている。 本研究では,CIFAR-10-CとCIFAR-100-Cの両方のデータセットに対して,AugMixの精度と校正結果を生成しながら,Fourierベースの攻撃に対するモデルの構築に成功した。 AugMix画像拡張フレームワークにフーリエ基底摂動を組み込むことでこれを実現できる。 したがって、AugMixフレームワークは、モデル全体の堅牢性を高めながら、特定の分散シフトを効果的にターゲットするように調整できることを示す。

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