論文の概要: An Effective Fusion Method to Enhance the Robustness of CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15582v1
• Date: Tue, 31 May 2022 07:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 14:19:14.298198
• Title: An Effective Fusion Method to Enhance the Robustness of CNN
• Title（参考訳）: CNNのロバスト性を高める効果的な融合法
• Authors: Yating Ma and Zhichao Lian
• Abstract要約: 我々はCNNの堅牢性を高めるために新しい融合法を設計する。 ドット製品ベースのアプローチを使用して、ResNet18にデノナイジングモジュールとアテンションメカニズムを追加し、モデルの堅牢性をさらに向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.924126492174802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of technology rapidly, applications of convolutional neural networks have improved the convenience of our life. However, in image classification field, it has been found that when some perturbations are added to images, the CNN would misclassify it. Thus various defense methods have been proposed. The previous approach only considered how to incorporate modules in the network to improve robustness, but did not focus on the way the modules were incorporated. In this paper, we design a new fusion method to enhance the robustness of CNN. We use a dot product-based approach to add the denoising module to ResNet18 and the attention mechanism to further improve the robustness of the model. The experimental results on CIFAR10 have shown that our method is effective and better than the state-of-the-art methods under the attack of FGSM and PGD.
• Abstract（参考訳）: 技術の急速な発展により、畳み込みニューラルネットワークの応用により、私たちの生活の利便性が向上した。 しかし、画像分類の分野では、いくつかの摂動が画像に追加されると、CNNはそれを誤分類することを発見した。 様々な防御方法が提案されている。 以前のアプローチでは、ロバスト性を改善するためにモジュールをネットワークに組み込む方法を考慮していたが、モジュールを組み込む方法に注目しなかった。 本稿では,CNNのロバスト性を高めるために,新しい融合法を設計する。 我々はdot製品ベースのアプローチを用いて,resnet18にデノイジングモジュールとアテンション機構を追加し,モデルのロバスト性をさらに向上させる。 cifar10の実験結果から,本手法はfgsmおよびpgd攻撃時の最先端手法よりも効果的かつ優れた結果を得た。

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