論文の概要: Adversarial Ensemble Training by Jointly Learning Label Dependencies and Member Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14477v3
• Date: Tue, 23 May 2023 03:35:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:40:08.686736
• Title: Adversarial Ensemble Training by Jointly Learning Label Dependencies and Member Models
• Title（参考訳）: ラベル依存とメンバーモデルの共同学習による対人アンサンブルトレーニング
• Authors: Lele Wang, Bin Liu
• Abstract要約: 本稿では,ラベル依存性とメンバーモデルとを協調的に学習する,新たな対戦型エンサンブルトレーニング手法を提案する。 提案手法は,学習したラベル依存を,メンバーモデル間での表層的多様性に適応的に活用する。 我々は,最先端の手法と比較して,ブラックボックス攻撃に対する堅牢性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.377544184225868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Training an ensemble of diverse sub-models has been empirically demonstrated as an effective strategy for improving the adversarial robustness of deep neural networks. However, current ensemble training methods for image recognition typically encode image labels using one-hot vectors, which overlook dependency relationships between the labels. In this paper, we propose a novel adversarial en-semble training approach that jointly learns the label dependencies and member models. Our approach adaptively exploits the learned label dependencies to pro-mote diversity among the member models. We evaluate our approach on widely used datasets including MNIST, FashionMNIST, and CIFAR-10, and show that it achieves superior robustness against black-box attacks compared to state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/ZJLAB-AMMI/LSD.
• Abstract（参考訳）: 多様なサブモデルのアンサンブルを訓練することは、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を改善する効果的な戦略として実証されている。 しかし、現在の画像認識のためのアンサンブル訓練法は、通常、ラベル間の依存関係関係を見落としているワンホットベクトルを用いて画像ラベルを符号化する。 本稿では,ラベルの依存関係とメンバーモデルとを協調的に学習する,新たな逆アンサンブル学習手法を提案する。 提案手法は,学習したラベル依存をメンバーモデル間の表層的多様性に適応的に活用する。 mnist,fashionmnist,cifar-10など,広く使用されているデータセットに対するアプローチを評価し,最先端の手法と比較して,ブラックボックス攻撃に対して優れた堅牢性を実現することを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/ZJLAB-AMMI/LSD.comで公開されています。

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