論文の概要: ImageNet-Patch: A Dataset for Benchmarking Machine Learning Robustness against Adversarial Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04412v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 17:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 14:47:57.492078
• Title: ImageNet-Patch: A Dataset for Benchmarking Machine Learning Robustness against Adversarial Patches
• Title（参考訳）: ImageNet-Patch: 敵対的パッチに対するロバストネスをベンチマークするデータセット
• Authors: Maura Pintor, Daniele Angioni, Angelo Sotgiu, Luca Demetrio, Ambra Demontis, Battista Biggio, Fabio Roli
• Abstract要約: ImageNet-Patchは、機械学習モデルを敵のパッチに対してベンチマークするためのデータセットである。 パッチのセットで構成され、異なるモデルにまたがる一般化に最適化され、事前処理後にImageNetデータに容易に適用できる。 本稿では,127モデルに対する計算パッチの有効性を検証することで,このデータセットの有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.030925907337075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial patches are optimized contiguous pixel blocks in an input image that cause a machine-learning model to misclassify it. However, their optimization is computationally demanding, and requires careful hyperparameter tuning, potentially leading to suboptimal robustness evaluations. To overcome these issues, we propose ImageNet-Patch, a dataset to benchmark machine-learning models against adversarial patches. It consists of a set of patches, optimized to generalize across different models, and readily applicable to ImageNet data after preprocessing them with affine transformations. This process enables an approximate yet faster robustness evaluation, leveraging the transferability of adversarial perturbations. We showcase the usefulness of this dataset by testing the effectiveness of the computed patches against 127 models. We conclude by discussing how our dataset could be used as a benchmark for robustness, and how our methodology can be generalized to other domains. We open source our dataset and evaluation code at https://github.com/pralab/ImageNet-Patch.
• Abstract（参考訳）: 悪意あるパッチは、入力画像内の連続したピクセルブロックを最適化し、機械学習モデルに誤分類させる。 しかし、それらの最適化は計算上必要であり、注意深いハイパーパラメータチューニングが必要であり、潜在的に最適なロバスト性評価につながる可能性がある。 これらの問題を克服するために,機械学習モデルを逆パッチに対してベンチマークするデータセットであるImageNet-Patchを提案する。 それは一連のパッチで構成され、異なるモデルにまたがって一般化するように最適化され、アフィン変換で前処理した後、簡単にimagenetデータに適用できる。 このプロセスは、対向摂動の伝達可能性を利用して、近似的かつ高速なロバスト性評価を可能にする。 127モデルに対する計算パッチの有効性をテストすることにより,このデータセットの有用性を示す。 最後に、私たちのデータセットが堅牢性のベンチマークとしてどのように使われるか、私たちの方法論が他のドメインにどのように一般化できるかを論じて締めくくっています。 私たちはデータセットと評価コードをhttps://github.com/pralab/ImageNet-Patch.comで公開しています。

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