論文の概要: Noisy Learning for Neural ODEs Acts as a Robustness Locus Widening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08237v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 15:10:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 21:14:19.391593
• Title: Noisy Learning for Neural ODEs Acts as a Robustness Locus Widening
• Title（参考訳）: ニューラルオデムの雑音学習はロバストネス・軌跡拡大に寄与する
• Authors: Martin Gonzalez, Hatem Hajri, Loic Cantat, Mihaly Petreczky
• Abstract要約: 差分方程式に基づくネットワーク(DE)の合成分布シフトに対するロバスト性評価の課題と課題について検討する。 そこで本研究では,本質的なロバスト性の評価や,データセットの破損シミュレーションの検証に使用可能な,新規で簡易な精度測定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.802904964931021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the problems and challenges of evaluating the robustness of Differential Equation-based (DE) networks against synthetic distribution shifts. We propose a novel and simple accuracy metric which can be used to evaluate intrinsic robustness and to validate dataset corruption simulators. We also propose methodology recommendations, destined for evaluating the many faces of neural DEs' robustness and for comparing them with their discrete counterparts rigorously. We then use this criteria to evaluate a cheap data augmentation technique as a reliable way for demonstrating the natural robustness of neural ODEs against simulated image corruptions across multiple datasets.
• Abstract（参考訳）: 差分方程式に基づくネットワーク(DE)の合成分布シフトに対するロバスト性評価の課題と課題について検討する。 本稿では,本質的ロバスト性の評価とデータセット腐敗シミュレータの検証に使用できる,新しい簡易な精度指標を提案する。 また,ニューラルdesの頑健さを多面的に評価し,それらを個別に比較するために,提案手法を提案する。 次に、この基準を用いて、複数のデータセットにまたがるシミュレーション画像破損に対して、ニューラルネットワークodeの自然なロバスト性を示す信頼できる方法として、安価なデータ拡張手法を評価する。

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