論文の概要: Adversarial robustness of $\beta-$VAE through the lens of local geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03923v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 05:53:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 12:14:52.211546
• Title: Adversarial robustness of $\beta-$VAE through the lens of local geometry
• Title（参考訳）: 局所幾何学レンズによる$\beta-$VAEの逆ロバスト性
• Authors: Asif Khan, Amos Storkey
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ (VAEs) は敵攻撃の影響を受けやすい。 敵は入力サンプルの中に小さな摂動を見つけ、非平滑なエンコーディングを変更できる。 本稿では,データポイント周辺の感度は,エンコーダネットワークによって誘導されるプルバックメトリックの方向バイアスによるものであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6244541005112747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational autoencoders (VAEs) are susceptible to adversarial attacks. An adversary can find a small perturbation in the input sample to change its latent encoding non-smoothly, thereby compromising the reconstruction. A known reason for such vulnerability is the latent space distortions arising from a mismatch between approximated latent posterior and a prior distribution. Consequently, a slight change in the inputs leads to a significant change in the latent space encodings. This paper demonstrates that the sensitivity around a data point is due to a directional bias of a stochastic pullback metric tensor induced by the encoder network. The pullback metric tensor measures the infinitesimal volume change from input to latent space. Thus, it can be viewed as a lens to analyse the effect of small changes in the input leading to distortions in the latent space. We propose robustness evaluation scores using the eigenspectrum of a pullback metric. Moreover, we empirically show that the scores correlate with the robustness parameter $\beta$ of the $\beta-$VAE.
• Abstract（参考訳）: 可変オートエンコーダ (VAEs) は敵攻撃の影響を受けやすい。 相手は入力サンプルに小さな摂動を見つけ、非平滑に符号化する潜伏を変更できるため、再構成を損なう。 このような脆弱性の既知の理由は、近似された潜伏後部とそれ以前の分布とのミスマッチから生じる潜伏空間の歪みである。 その結果、入力のわずかな変化は、潜在空間の符号化に大きな変化をもたらす。 本稿では,エンコーダネットワークによって誘導される確率的プルバック計量テンソルの方向バイアスによるデータ点周辺の感度を示す。 プルバック計量テンソルは入力から潜在空間への無限小体積変化を測定する。 したがって、入力の小さな変化が潜伏空間の歪みにつながる影響を分析するためのレンズと見なすことができる。 引き戻し距離の固有スペクトルを用いたロバストネス評価スコアを提案する。 さらに、このスコアは、$\beta-$VAEのロバスト性パラメータ$\beta$と相関していることを示す。

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