論文の概要: AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations for Robust Maneuvering via Denoising Autoencoder and Joint Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10933v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:20:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:57.405085
• Title: AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations 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高次自由摂動に対する効果的な対人訓練
• Authors: Michael Villarreal, Bibek Poudel, Ryan Wickman, Yu Shen, Weizi Li,
• Abstract要約: 本稿では,画像ベース操作のためのロバストなモデルを生成するために,AutoJoinという,勾配のない対向訓練手法を提案する。 5M以上のイメージでテストする他の最先端の方法と比較すると、AutoJoinは摂動に対する40%の範囲での大幅なパフォーマンス向上を実現している。 AutoJoinも非常に効率的で、トレーニングのエポック毎に最大86%の時間を節約し、他の最先端技術よりも90%のトレーニングデータを節約できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.46560155526512
• License:
• Abstract: With the growing use of machine learning algorithms and ubiquitous sensors, many `perception-to-control' systems are being developed and deployed. To ensure their trustworthiness, improving their robustness through adversarial training is one potential approach. We propose a gradient-free adversarial training technique, named AutoJoin, to effectively and efficiently produce robust models for image-based maneuvering. Compared to other state-of-the-art methods with testing on over 5M images, AutoJoin achieves significant performance increases up to the 40% range against perturbations while improving on clean performance up to 300%. AutoJoin is also highly efficient, saving up to 86% time per training epoch and 90% training data over other state-of-the-art techniques. The core idea of AutoJoin is to use a decoder attachment to the original regression model creating a denoising autoencoder within the architecture. This architecture allows the tasks `maneuvering' and `denoising sensor input' to be jointly learnt and 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利用の増加に伴い、多くの"知覚制御"システムが開発され、デプロイされている。 信頼性を確保するために、敵の訓練による堅牢性を改善することが、潜在的アプローチの1つである。 本稿では,画像ベース操作のためのロバストなモデルを効果的かつ効率的に生成する,AutoJoinという,勾配のない対向訓練手法を提案する。 5M以上のイメージでテストする他の最先端の方法と比較して、AutoJoinは摂動に対する40%の範囲での大幅なパフォーマンス向上を実現し、クリーンなパフォーマンスは最大300%向上した。 AutoJoinも非常に効率的で、トレーニングのエポック毎に最大86%の時間を節約し、他の最先端技術よりも90%のトレーニングデータを節約できる。 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。 このアーキテクチャは、タスク ‘maneuvering’ と ‘denoising sensor input’ を共同で学習し、互いのパフォーマンスを補強することを可能にする。

関連論文リスト

• Unsupervised 3D registration through optimization-guided cyclical self-training [71.75057371518093]
  最先端のディープラーニングベースの登録方法は、3つの異なる学習戦略を採用している。 本稿では,教師なし登録のための自己指導型学習パラダイムを提案する。 腹部, 肺の登録方法の評価を行い, 測定基準に基づく監督を一貫して上回り, 最先端の競争相手よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T14:54:10Z)
• GAT: Guided Adversarial Training with Pareto-optimal Auxiliary Tasks [73.88590165742721]
  本稿では,限られた訓練データの下で補助的なタスクを活用する新しい対人訓練手法を提案する。 本手法は, 対戦学習の最小値最適化において, シングルタスクモデルをマルチタスクモデルに拡張する。 我々は、ガイド付きマルチタスク学習が、モデルロバスト性の境界をさらに推し進めるために、実践的で有望な方法であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:23:24Z)
• Doubly Contrastive End-to-End Semantic Segmentation for Autonomous Driving under Adverse Weather [6.808112517338073]
  本稿では,より実用性の高い自動運転モデルの性能向上のための2つの対照的なアプローチを提案する。 提案手法は,エンドツーエンドの教師あり学習方式において,画像レベルのコントラストと画素レベルのコントラストを利用する。 我々は,画像レベルの監督を自己監督に置き換えることで,晴れた気象画像で事前訓練した場合に同等の性能を達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T00:26:41Z)
• Revisiting the Adversarial Robustness-Accuracy Tradeoff in Robot Learning [121.9708998627352]
  近年の研究では、現実的なロボット学習の応用において、対人訓練の効果が公平なトレードオフを起こさないことが示されている。 本研究は,ロボット学習におけるロバストネスと精度のトレードオフを再考し,最近のロバストトレーニング手法と理論の進歩により,現実のロボット応用に適した対人トレーニングが可能かどうかを解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T08:12:15Z)
• Online Convolutional Re-parameterization [51.97831675242173]
  2段階のパイプラインであるオンライン畳み込み再パラメータ化(OREPA)は、複雑なトレーニング時間ブロックを単一の畳み込みに絞ることで、巨大なトレーニングオーバーヘッドを低減することを目的としている。 最先端のre-paramモデルと比較して、OREPAはトレーニング時間のメモリコストを約70%削減し、トレーニング速度を約2倍向上させることができる。 また、オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションの実験を行い、下流タスクに一貫した改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T09:50:19Z)
• Improving Robustness of Learning-based Autonomous Steering Using Adversarial Images [58.287120077778205]
  自動運転用画像入力における学習アルゴリズムw.r.tの堅牢性を解析するためのフレームワークについて紹介する。 感度分析の結果を用いて, 「操縦への学習」 タスクの総合的性能を向上させるアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:08:07Z)
• Training Stacked Denoising Autoencoders for Representation Learning [0.0]
  高次元データの強力な表現を学習できるニューラルネットワークのクラスであるstacked autoencoderを実装した。 本稿では,自動エンコーダの教師なし学習のための勾配降下と,勾配情報を利用した新しい遺伝的アルゴリズムに基づくアプローチについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T08:18:22Z)
• Hyperparameter Auto-tuning in Self-Supervised Robotic Learning [12.193817049957733]
  不十分な学習(局所最適収束による)は、冗長な学習が時間と資源を浪費する一方で、低パフォーマンスの政策をもたらす。 自己教師付き強化学習のためのエビデンス下界(ELBO)に基づく自動チューニング手法を提案する。 本手法は,オンラインで自動チューニングが可能であり,計算資源のごく一部で最高の性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T08:58:24Z)
• AutoCLINT: The Winning Method in AutoCV Challenge 2019 [21.777841334509986]
  本稿では,優勝方式であるAutoCLINTについて紹介する。 提案手法は、効率的なコード最適化を含む自律的なトレーニング戦略を実装し、事前訓練されたネットワークの高速適応を実現するために、自動データ拡張を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T05:50:38Z)
• AutoFIS: Automatic Feature Interaction Selection in Factorization Models for Click-Through Rate Prediction [75.16836697734995]
  自動特徴相互作用選択(AutoFIS)と呼ばれる2段階のアルゴリズムを提案する。 AutoFISは、目標モデルを収束させるためにトレーニングするのと同等の計算コストで、因子化モデルに対する重要な特徴的相互作用を自動的に識別することができる。 AutoFISはHuawei App Storeレコメンデーションサービスのトレーニングプラットフォームにデプロイされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-25T06:53:54Z)

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。