論文の概要: A Novel Plug-and-Play Approach for Adversarially Robust Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09449v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 17:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:31:30.556115
• Title: A Novel Plug-and-Play Approach for Adversarially Robust Generalization
• Title（参考訳）: 逆ロバスト一般化のための新しいプラグイン・アンド・プレイアプローチ
• Authors: Deepak Maurya, Adarsh Barik, Jean Honorio
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルを摂動テストデータから保護するために,逆向きに堅牢なトレーニングを利用する堅牢なフレームワークを提案する。 モデル推定中に各サンプルに対する固定予算内に最悪の加法的逆誤差を組み込むことにより、これを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.29269757430314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a robust framework that employs adversarially robust training to safeguard the machine learning models against perturbed testing data. We achieve this by incorporating the worst-case additive adversarial error within a fixed budget for each sample during model estimation. Our main focus is to provide a plug-and-play solution that can be incorporated in the existing machine learning algorithms with minimal changes. To that end, we derive the closed-form ready-to-use solution for several widely used loss functions with a variety of norm constraints on adversarial perturbation. Finally, we validate our approach by showing significant performance improvement on real-world datasets for supervised problems such as regression and classification, as well as for unsupervised problems such as matrix completion and learning graphical models, with very little computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械学習モデルを摂動テストデータから保護するために,逆向きに堅牢なトレーニングを利用する堅牢なフレームワークを提案する。 モデル推定中に各サンプルに対する固定予算内に最悪の加法的逆誤差を組み込むことにより、これを実現する。 私たちの主な焦点は、最小限の変更で既存の機械学習アルゴリズムに組み込むことのできる、プラグアンドプレイのソリューションを提供することです。 この目的を達成するために, 逆摂動に対する様々な規範制約を持つ複数の広く使用される損失関数に対して, クローズドフォームな解法を導出する。 最後に,回帰や分類などの教師付き問題や,行列完了やグラフィカルモデルの学習といった教師なし問題に対して,計算オーバーヘッドが極めて少ない実世界のデータセットの性能向上を示すことにより,このアプローチを検証する。

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