論文の概要: Adversarial amplitude swap towards robust image classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07138v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 01:32:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 10:39:02.251616
• Title: Adversarial amplitude swap towards robust image classifiers
• Title（参考訳）: ロバスト画像分類器への逆振幅スワップ
• Authors: Tan Chun Yang, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto
• Abstract要約: 逆画像の振幅スペクトルと位相スペクトルがCNN分類器の頑健性に及ぼす影響について検討する。 実験の結果, 対向画像の振幅スペクトルとクリーン画像の位相スペクトルを組み合わせた画像は, 適度な摂動と一般の摂動を許容できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.480626767752489
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The vulnerability of convolutional neural networks (CNNs) to image perturbations such as common corruptions and adversarial perturbations has recently been investigated from the perspective of frequency. In this study, we investigate the effect of the amplitude and phase spectra of adversarial images on the robustness of CNN classifiers. Extensive experiments revealed that the images generated by combining the amplitude spectrum of adversarial images and the phase spectrum of clean images accommodates moderate and general perturbations, and training with these images equips a CNN classifier with more general robustness, performing well under both common corruptions and adversarial perturbations. We also found that two types of overfitting (catastrophic overfitting and robust overfitting) can be circumvented by the aforementioned spectrum recombination. We believe that these results contribute to the understanding and the training of truly robust classifiers.
• Abstract（参考訳）: 近年, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による画像摂動の脆弱性について, 周波数の観点から検討している。 本研究では,逆画像の振幅スペクトルと位相スペクトルがCNN分類器の堅牢性に及ぼす影響について検討する。 総合的な実験により, 対向画像の振幅スペクトルとクリーン画像の位相スペクトルを組み合わせた画像は, 適度な摂動と一般の摂動を許容し, それらの画像を用いたトレーニングにより, CNN分類器をより汎用的な堅牢性を持たせ, 共通の汚職と対向的摂動の両方の下で良好に機能することがわかった。 また,2種類のオーバーフィッティング(破滅的なオーバーフィッティングと堅牢なオーバーフィッティング)は,前述のスペクトル再結合によって回避できることがわかった。 これらの結果は,真に堅牢な分類器の理解と訓練に寄与すると考えられる。

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