Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hessian-Free Second-Order Adversarial Examples for Adversarial Learning

論文の概要: Hessian-Free Second-Order Adversarial Examples for Adversarial Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01396v1
Date: Mon, 4 Jul 2022 13:29:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-05 13:55:37.664523
Title: Hessian-Free Second-Order Adversarial Examples for Adversarial Learning
Title（参考訳）: hessian-free second-order adversarial examples for adversarial learning (英語)
Authors: Yaguan Qian, Yuqi Wang, Bin Wang, Zhaoquan Gu, Yuhan Guo, Wassim Swaileh
Abstract要約: 厳密に設計された敵の例による敵の学習は、そのような攻撃に対して最も効果的な方法の1つである。既存のほとんどの逆例生成法は1次勾配に基づいており、モデルのロバスト性を改善することはほとんどできない。そこで我々は,この問題をKrylov部分空間の最適化に変換することで,計算複雑性を著しく低減し,学習手順を高速化する近似法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.835470949075655
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent studies show deep neural networks (DNNs) are extremely vulnerable to the elaborately designed adversarial examples. Adversarial learning with those adversarial examples has been proved as one of the most effective methods to defend against such an attack. At present, most existing adversarial examples generation methods are based on first-order gradients, which can hardly further improve models' robustness, especially when facing second-order adversarial attacks. Compared with first-order gradients, second-order gradients provide a more accurate approximation of the loss landscape with respect to natural examples. Inspired by this, our work crafts second-order adversarial examples and uses them to train DNNs. Nevertheless, second-order optimization involves time-consuming calculation for Hessian-inverse. We propose an approximation method through transforming the problem into an optimization in the Krylov subspace, which remarkably reduce the computational complexity to speed up the training procedure. Extensive experiments conducted on the MINIST and CIFAR-10 datasets show that our adversarial learning with second-order adversarial examples outperforms other fisrt-order methods, which can improve the model robustness against a wide range of attacks.
Abstract（参考訳）: 最近の研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、精巧に設計された敵の例に対して極めて脆弱であることが示されている。これらの敵の例による敵対的学習は、そのような攻撃に対して最も効果的な方法の1つとして証明されている。現在、ほとんどの既存逆数生成法は1次勾配に基づいており、特に2次逆数攻撃に直面する場合、モデルの堅牢性を改善することは困難である。一階勾配と比較して、二階勾配は自然例に対する損失景観のより正確な近似を与える。これに触発されて、我々の作業は二階の敵の例を作り、それらをDNNの訓練に使っている。それにもかかわらず、二階最適化はヘッセン逆数の計算に時間を要する。本稿では,問題をkrylov部分空間の最適化に変換し,計算量を大幅に削減して学習手順を高速化する近似手法を提案する。 MINIST と CIFAR-10 データセットで実施した大規模な実験により,2次逆数例による逆数学習は他のファサートオーダー法よりも優れており,広範囲な攻撃に対するモデルロバスト性の向上が期待できることがわかった。

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