論文の概要: Latent Boundary-guided Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03717v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 07:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 00:02:33.992197
• Title: Latent Boundary-guided Adversarial Training
• Title（参考訳）: 境界誘導逆行訓練
• Authors: Xiaowei Zhou and Ivor W. Tsang and Jie Yin
• Abstract要約: モデルトレーニングに敵の例を注入する最も効果的な戦略は、敵のトレーニングであることが証明されている。 本稿では, LAtent bounDary-guided aDvErsarial tRaining という新たな逆トレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.43040235982727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have recently achieved great success in many classification tasks. Unfortunately, they are vulnerable to adversarial attacks that generate adversarial examples with a small perturbation to fool DNN models, especially in model sharing scenarios. Adversarial training is proved to be the most effective strategy that injects adversarial examples into model training to improve the robustness of DNN models to adversarial attacks. However, adversarial training based on the existing adversarial examples fails to generalize well to standard, unperturbed test data. To achieve a better trade-off between standard accuracy and adversarial robustness, we propose a novel adversarial training framework called LAtent bounDary-guided aDvErsarial tRaining (LADDER) that adversarially trains DNN models on latent boundary-guided adversarial examples. As opposed to most of the existing methods that generate adversarial examples in the input space, LADDER generates a myriad of high-quality adversarial examples through adding perturbations to latent features. The perturbations are made along the normal of the decision boundary constructed by an SVM with an attention mechanism. We analyze the merits of our generated boundary-guided adversarial examples from a boundary field perspective and visualization view. Extensive experiments and detailed analysis on MNIST, SVHN, CelebA, and CIFAR-10 validate the effectiveness of LADDER in achieving a better trade-off between standard accuracy and adversarial robustness as compared with vanilla DNNs and competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は近年,多くの分類タスクで大きな成功を収めている。 残念ながら、DNNモデル、特にモデル共有シナリオにおいて、小さな摂動で敵の例を生成する敵攻撃に対して脆弱である。 対戦訓練は、DNNモデルの堅牢性を改善するために、モデルトレーニングに敵の例を注入する最も効果的な戦略であることが証明されている。 しかし、既存の敵の例に基づく敵の訓練は、標準で不安定なテストデータにうまく一般化できない。 標準精度と対向ロバスト性とのトレードオフを改善するために, 潜在境界誘導対向訓練(ladder)と呼ばれる, 潜在境界誘導対向例としてdnnモデルを対向的に訓練する新しい対向訓練フレームワークを提案する。 入力空間の逆例を生成する既存の手法のほとんどとは対照的に、LADDERは潜伏した特徴に摂動を加えることによって、多数の高品質な逆例を生成する。 摂動は、注意機構を備えたSVMによって構成された決定境界の正規に沿って行われる。 境界場視点と可視化視点から, 生成した境界誘導逆例の利点を解析した。 MNIST,SVHN,CelebA,CIFAR-10の広範囲な実験と詳細な解析により,バニラDNNや競争ベースラインと比較して,標準精度と対向ロバスト性とのトレードオフが良好であることを示す。

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