論文の概要: Towards Efficient Data-Centric Robust Machine Learning with Noise-based Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03810v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 02:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 14:24:51.795342
• Title: Towards Efficient Data-Centric Robust Machine Learning with Noise-based Augmentation
• Title（参考訳）: 雑音を用いた効率的なデータ中心ロバスト機械学習を目指して
• Authors: Xiaogeng Liu, Haoyu Wang, Yechao Zhang, Fangzhou Wu, Shengshan Hu
• Abstract要約: データ中心の機械学習は、AIモデルのパフォーマンスを改善するための適切なデータセットを構築する効果的な方法を見つけることを目的としている。 本稿では,ガウス雑音,ソルト・アンド・ペッパー雑音,PGD逆摂動からなる雑音に基づくデータ拡張手法を提案する。 提案手法は軽量なアルゴリズムに基づいて構築され,包括的評価に基づいて極めて有効であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.859556815535706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data-centric machine learning aims to find effective ways to build appropriate datasets which can improve the performance of AI models. In this paper, we mainly focus on designing an efficient data-centric scheme to improve robustness for models towards unforeseen malicious inputs in the black-box test settings. Specifically, we introduce a noised-based data augmentation method which is composed of Gaussian Noise, Salt-and-Pepper noise, and the PGD adversarial perturbations. The proposed method is built on lightweight algorithms and proved highly effective based on comprehensive evaluations, showing good efficiency on computation cost and robustness enhancement. In addition, we share our insights about the data-centric robust machine learning gained from our experiments.
• Abstract（参考訳）: データ中心の機械学習は、aiモデルのパフォーマンスを改善する適切なデータセットを構築する効果的な方法を見つけることを目的としている。 本稿では,ブラックボックステスト設定における悪意のない入力に対するモデルのロバスト性を改善するための,効率的なデータ中心スキームの設計に主眼を置きます。 具体的には,gaussian noise, salt-and-pepper noise, pgd adversarial perturbationからなるノイズベースデータ拡張法を提案する。 提案手法は軽量アルゴリズムを基盤とし,包括的評価により高い有効性を示し,計算コストとロバスト性向上に優れた効率性を示した。 さらに、実験から得られたデータ中心の堅牢な機械学習に関する洞察を共有します。

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