論文の概要: From Environmental Sound Representation to Robustness of 2D CNN Models Against Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07018v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 15:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 13:03:57.773166
• Title: From Environmental Sound Representation to Robustness of 2D CNN Models Against Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: 環境音表現から敵攻撃に対する2次元CNNモデルのロバスト性へ
• Authors: Mohammad Esmaeilpour and Patrick Cardinal and Alessandro Lameiras Koerich
• Abstract要約: 本稿では, 各種環境音響表現(スペクトログラム)が, 被害者残差畳み込みニューラルネットワークの認識性能と対角攻撃性に与える影響について検討する。 DWTスペクトログラムでトレーニングしたResNet-18モデルでは高い認識精度が得られたが、このモデルに対する攻撃は敵にとって比較的コストがかかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.21746840893658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the impact of different standard environmental sound representations (spectrograms) on the recognition performance and adversarial attack robustness of a victim residual convolutional neural network, namely ResNet-18. Our main motivation for focusing on such a front-end classifier rather than other complex architectures is balancing recognition accuracy and the total number of training parameters. Herein, we measure the impact of different settings required for generating more informative Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), short-time Fourier transform (STFT), and discrete wavelet transform (DWT) representations on our front-end model. This measurement involves comparing the classification performance over the adversarial robustness. We demonstrate an inverse relationship between recognition accuracy and model robustness against six benchmarking attack algorithms on the balance of average budgets allocated by the adversary and the attack cost. Moreover, our experimental results have shown that while the ResNet-18 model trained on DWT spectrograms achieves a high recognition accuracy, attacking this model is relatively more costly for the adversary than other 2D representations. We also report some results on different convolutional neural network architectures such as ResNet-34, ResNet-56, AlexNet, and GoogLeNet, SB-CNN, and LSTM-based.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,被害者の残留畳み込みニューラルネットワーク,resnet-18の認識性能と敵対的攻撃性に対する,異なる標準環境音表現(スペクトログラム)の影響について検討する。 他の複雑なアーキテクチャよりもフロントエンドの分類に注目する主な動機は、認識精度とトレーニングパラメータの総数をバランスさせることです。 ここでは,より情報的なメル周波数ケプストラム係数(mfcc),短時間フーリエ変換(stft),離散ウェーブレット変換(dwt)の生成に必要な様々な設定の影響を測定する。 この測定は、対向ロバスト性に対する分類性能の比較を含む。 本研究では,6つのベンチマーク攻撃アルゴリズムに対する認識精度とモデルロバスト性の関係を,敵が割り当てる平均予算と攻撃コストのバランスについて示す。 さらに,DWTスペクトルを用いたResNet-18モデルでは高い認識精度が得られたが,このモデルに対する攻撃は,他の2次元表現よりも比較的コストがかかることを示した。 また、ResNet-34、ResNet-56、AlexNet、GoogLeNet、SB-CNN、LSTMベースのさまざまな畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャについて、いくつかの結果を報告する。

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