論文の概要: A Simple Structure For Building A Robust Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11596v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 12:30:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-26 12:35:04.852406
- Title: A Simple Structure For Building A Robust Model
- Title(参考訳): ロバストモデル構築のための簡単な構造
- Authors: Xiao Tan, JingBo Gao, Ruolin Li
- Abstract要約: 本研究では,ある程度のロバスト性を持つモデルを構築するためのシンプルなアーキテクチャを提案し,協調学習のための対向サンプル検出ネットワークを追加することにより,トレーニングネットワークのロバスト性を向上させる。
我々はCifar10データセットに基づいて,この設計の有効性をテストする実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.8383976168377725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As deep learning applications, especially programs of computer vision, are
increasingly deployed in our lives, we have to think more urgently about the
security of these applications.One effective way to improve the security of
deep learning models is to perform adversarial training, which allows the model
to be compatible with samples that are deliberately created for use in
attacking the model.Based on this, we propose a simple architecture to build a
model with a certain degree of robustness, which improves the robustness of the
trained network by adding an adversarial sample detection network for
cooperative training.At the same time, we design a new data sampling strategy
that incorporates multiple existing attacks, allowing the model to adapt to
many different adversarial attacks with a single training.We conducted some
experiments to test the effectiveness of this design based on Cifar10 dataset,
and the results indicate that it has some degree of positive effect on the
robustness of the model.Our code could be found at
https://github.com/dowdyboy/simple_structure_for_robust_model.
- Abstract(参考訳): As deep learning applications, especially programs of computer vision, are increasingly deployed in our lives, we have to think more urgently about the security of these applications.One effective way to improve the security of deep learning models is to perform adversarial training, which allows the model to be compatible with samples that are deliberately created for use in attacking the model.Based on this, we propose a simple architecture to build a model with a certain degree of robustness, which improves the robustness of the trained network by adding an adversarial sample detection network for cooperative training.At the same time, we design a new data sampling strategy that incorporates multiple existing attacks, allowing the model to adapt to many different adversarial attacks with a single training.We conducted some experiments to test the effectiveness of this design based on Cifar10 dataset, and the results indicate that it has some degree of positive effect on the robustness of the model.Our code could be found at https://github.com/dowdyboy/simple_structure_for_robust_model.
関連論文リスト
- Robustness-Congruent Adversarial Training for Secure Machine Learning
Model Updates [13.911586916369108]
機械学習モデルにおける誤分類は、敵の例に対して堅牢性に影響を及ぼす可能性があることを示す。
この問題に対処するために,ロバストネス・コングロレント・逆行訓練という手法を提案する。
我々のアルゴリズムと、より一般的には、非回帰的制約で学習することは、一貫した推定器を訓練するための理論的に基底的なフレームワークを提供することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T10:37:13Z) - Boosting Model Inversion Attacks with Adversarial Examples [26.904051413441316]
ブラックボックス設定において、より高い攻撃精度を達成できる学習ベースモデル反転攻撃のための新しい訓練パラダイムを提案する。
まず,攻撃モデルの学習過程を,意味的損失関数を追加して規則化する。
第2に、学習データに逆例を注入し、クラス関連部の多様性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T13:40:58Z) - Towards Robust Dataset Learning [90.2590325441068]
本稿では,頑健なデータセット学習問題を定式化するための三段階最適化法を提案する。
ロバストな特徴と非ロバストな特徴を特徴付ける抽象モデルの下で,提案手法はロバストなデータセットを確実に学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-19T17:06:10Z) - DST: Dynamic Substitute Training for Data-free Black-box Attack [79.61601742693713]
そこで本研究では,対象モデルからより高速に学習するための代用モデルの促進を目的とした,新しい動的代用トレーニング攻撃手法を提案する。
タスク駆動型グラフに基づく構造情報学習の制約を導入し、生成したトレーニングデータの質を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-03T02:29:11Z) - Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。
シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T19:57:19Z) - Delving into Data: Effectively Substitute Training for Black-box Attack [84.85798059317963]
本稿では,知識盗むプロセスで使用されるデータの分散設計に焦点をあてた,新しい視点代替トレーニングを提案する。
これら2つのモジュールの組み合わせにより、代替モデルとターゲットモデルの一貫性がさらに向上し、敵攻撃の有効性が大幅に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-26T07:26:29Z) - Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a
Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions [68.8204255655161]
武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。
これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。
従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T15:19:29Z) - Voting based ensemble improves robustness of defensive models [82.70303474487105]
我々は、より堅牢性を高めるためのアンサンブルを作ることができるかどうか研究する。
最先端の先制防衛モデルを複数組み合わせることで,59.8%の堅牢な精度を達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T00:08:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。