論文の概要: Training Certifiably Robust Neural Networks Against Semantic Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11177v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 16:40:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:44:03.385860
• Title: Training Certifiably Robust Neural Networks Against Semantic Perturbations
• Title（参考訳）: セマンティック摂動に対する運動論的ロバストニューラルネットワークの訓練
• Authors: Rem Yang, Jacob Laurel, Sasa Misailovic, Gagandeep Singh
• Abstract要約: 本稿では,意味的イメージ摂動に対する決定論的確固たる堅牢性を示す最初のトレーニングフレームワークである認証意味訓練(CST)を提案する。 当社のフレームワークでは,既存の作業とは異なり,トレーニングに十分な速度で使用可能な,GPU最適化の新たなバリデーションを活用しています。 以上の結果から,CSTを用いてトレーニングしたネットワークは,より優れたセマンティックロバスト性とクリーンな精度の両立を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.281091463408283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic image perturbations, such as scaling and rotation, have been shown to easily deceive deep neural networks (DNNs). Hence, training DNNs to be certifiably robust to these perturbations is critical. However, no prior work has been able to incorporate the objective of deterministic semantic robustness into the training procedure, as existing deterministic semantic verifiers are exceedingly slow. To address these challenges, we propose Certified Semantic Training (CST), the first training framework for deterministic certified robustness against semantic image perturbations. Our framework leverages a novel GPU-optimized verifier that, unlike existing works, is fast enough for use in training. Our results show that networks trained via CST consistently achieve both better provable semantic robustness and clean accuracy, compared to networks trained via baselines based on existing works.
• Abstract（参考訳）: スケーリングや回転のようなセマンティックイメージの摂動は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を欺くことが容易に示されている。 したがって、これらの摂動に対して確実に堅牢であるようにDNNを訓練することは重要である。 しかしながら、既存の決定論的意味検証器が極めて遅いため、決定論的意味的ロバストネスの目的をトレーニング手順に組み込むことはできない。 これらの課題に対処するために,意味的イメージ摂動に対する決定論的確固たる堅牢性を示す最初のトレーニングフレームワークであるCST(Certified Semantic Training)を提案する。 当社のフレームワークでは,既存の作業とは異なり,トレーニングに十分な速度で使用可能な,GPU最適化の新たなバリデーションを活用しています。 以上の結果から,CSTでトレーニングしたネットワークは,既存の作業に基づくベースラインでトレーニングしたネットワークと比較して,証明可能なセマンティックロバスト性とクリーンな精度の両方を一貫して達成していることがわかった。

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