論文の概要: Towards Efficient Adversarial Training on Vision Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10498v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 14:23:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 13:21:36.593838
- Title: Towards Efficient Adversarial Training on Vision Transformers
- Title（参考訳）: 視覚トランスフォーマーの効率的な対向訓練に向けて
- Authors: Boxi Wu, Jindong Gu, Zhifeng Li, Deng Cai, Xiaofei He, Wei Liu
- Abstract要約: 敵の訓練は、堅牢なCNNを実現するための最も効果的な方法の1つである。
本稿では,効率的な注意指導型対人訓練機構を提案する。
高速な敵のトレーニング時間のわずか65%で、挑戦的なImageNetベンチマークの最先端の結果と一致します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.6396577241957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision Transformer (ViT), as a powerful alternative to Convolutional Neural
Network (CNN), has received much attention. Recent work showed that ViTs are
also vulnerable to adversarial examples like CNNs. To build robust ViTs, an
intuitive way is to apply adversarial training since it has been shown as one
of the most effective ways to accomplish robust CNNs. However, one major
limitation of adversarial training is its heavy computational cost. The
self-attention mechanism adopted by ViTs is a computationally intense operation
whose expense increases quadratically with the number of input patches, making
adversarial training on ViTs even more time-consuming. In this work, we first
comprehensively study fast adversarial training on a variety of vision
transformers and illustrate the relationship between the efficiency and
robustness. Then, to expediate adversarial training on ViTs, we propose an
efficient Attention Guided Adversarial Training mechanism. Specifically,
relying on the specialty of self-attention, we actively remove certain patch
embeddings of each layer with an attention-guided dropping strategy during
adversarial training. The slimmed self-attention modules accelerate the
adversarial training on ViTs significantly. With only 65\% of the fast
adversarial training time, we match the state-of-the-art results on the
challenging ImageNet benchmark.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の強力な代替手段としてViT(Vision Transformer)が注目されている。
最近の研究によると、ViTはCNNのような敵の例にも弱い。
堅牢なViTを構築するには、より直感的な方法は、堅牢なCNNを実現するための最も効果的な方法の1つとして、敵のトレーニングを適用することである。
しかし、逆行訓練の大きな制限は計算コストが大きいことである。
ViTsの自己保持機構は、入力パッチの数に比例して費用が2倍に増加する計算的に激しい演算であり、ViTs上での敵の訓練にさらに時間がかかる。
本研究では,まず,様々な視覚トランスフォーマーの高速対向訓練を包括的に研究し,その効率とロバスト性の関係を明らかにした。
そこで本研究では,ViTに対する対人訓練を行うために,効果的な注意誘導対人訓練機構を提案する。
具体的には、自己注意の専門性に依存して、敵の訓練中に注意誘導下降戦略で各層のパッチ埋め込みを積極的に除去する。
スリムな自己注意モジュールは、ViTに対する敵の訓練を著しく加速する。
高速な敵のトレーニング時間の65\%しか持たず、挑戦的なimagenetベンチマークで最先端の結果と一致しています。
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