論文の概要: AutoJoin: Efficient Adversarial Training for Robust Maneuvering via
Denoising Autoencoder and Joint Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10933v1
- Date: Sun, 22 May 2022 21:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-29 17:39:42.199241
- Title: AutoJoin: Efficient Adversarial Training for Robust Maneuvering via
Denoising Autoencoder and Joint Learning
- Title（参考訳）: AutoJoin:Denoising Autoencoderとジョイントラーニングによるロバストマニバリングのための効果的な対人訓練
- Authors: Michael Villarreal, Bibek Poudel, Ryan Wickman, Yu Shen, Weizi Li
- Abstract要約: 本稿では, AutoJoin という, 勾配のない対向訓練手法を提案する。
画像に基づく自律的な操作のための堅牢なモデルを生成する。
5M以上の摂動とクリーンなイメージでテストする他のSOTAメソッドと比較して、AutoJoinは大幅なパフォーマンス向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.002425893521155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As a result of increasingly adopted machine learning algorithms and
ubiquitous sensors, many 'perception-to-control' systems have been deployed in
various settings. For these systems to be trustworthy, we need to improve their
robustness with adversarial training being one approach. In this work, we
propose a gradient-free adversarial training technique, called AutoJoin.
AutoJoin is a very simple yet effective and efficient approach to produce
robust models for imaged-based autonomous maneuvering. Compared to other SOTA
methods with testing on over 5M perturbed and clean images, AutoJoin achieves
significant performance increases up to the 40% range under perturbed datasets
while improving on clean performance for almost every dataset tested. In
particular, AutoJoin can triple the clean performance improvement compared to
the SOTA work by Shen et al. Regarding efficiency, AutoJoin demonstrates strong
advantages over other SOTA techniques by saving up to 83% time per training
epoch and 90% training data. The core idea of AutoJoin is to use a decoder
attachment to the original regression model creating a denoising autoencoder
within the architecture. This allows the tasks 'steering' and 'denoising sensor
input' to be jointly learnt and enable the two tasks to reinforce each other's
performance.
- Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムとユビキタスセンサーの採用により、様々な環境に「知覚制御システム」が多数導入されている。
これらのシステムが信頼できるためには、敵のトレーニングをひとつのアプローチにすることで、堅牢性を改善する必要があります。
本研究では, AutoJoin という, 勾配のない対向訓練手法を提案する。
AutoJoinは、画像ベースの自律操作のための堅牢なモデルを生成するための、非常に単純で効率的かつ効率的なアプローチである。
5M以上の摂動とクリーンなイメージでテストする他のSOTAメソッドと比較して、AutoJoinは、摂動データセットの40%の範囲まで大幅なパフォーマンス向上を実現し、テストされたほぼすべてのデータセットのクリーンパフォーマンスを改善している。
特にAutoJoinは、ShenらによるSOTAの作業と比べて、クリーンなパフォーマンスの改善を3倍にすることができる。
効率に関しては、AutoJoinは他のSOTA技術に対して、トレーニングのエポック毎に最大83%の時間を節約し、90%のトレーニングデータを節約することで、強力なアドバンテージを示している。
AutoJoinの中核となる考え方は、アーキテクチャ内でデノナイズされたオートエンコーダを作成するオリジナルの回帰モデルにデコーダアタッチメントを使用することである。
これにより、タスクの'ステアリング'と'センサ入力のデオライジング'が共同で学習でき、2つのタスクがお互いのパフォーマンスを強化できる。
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