論文の概要: Revisiting Outer Optimization in Adversarial Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01199v1
- Date: Fri, 2 Sep 2022 17:50:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-09-05 12:43:37.847214
- Title: Revisiting Outer Optimization in Adversarial Training
- Title（参考訳）: 対向訓練における外的最適化の再検討
- Authors: Ali Dabouei, Fariborz Taherkhani, Sobhan Soleymani, Nasser M.
Nasrabadi
- Abstract要約: 対角法と自然訓練法(AT法)は一般に、外的最適化のために運動量SGD(MSGD)を採用する。
本稿では,各入力例から平均ミニバッチ勾配への寄与を正規化する ENGM という最適化手法を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNetの評価とアブレーション実験により, ENGMとその変異体は広範囲のAT法の性能を一貫して改善することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.264540916051125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the fundamental distinction between adversarial and natural training
(AT and NT), AT methods generally adopt momentum SGD (MSGD) for the outer
optimization. This paper aims to analyze this choice by investigating the
overlooked role of outer optimization in AT. Our exploratory evaluations reveal
that AT induces higher gradient norm and variance compared to NT. This
phenomenon hinders the outer optimization in AT since the convergence rate of
MSGD is highly dependent on the variance of the gradients. To this end, we
propose an optimization method called ENGM which regularizes the contribution
of each input example to the average mini-batch gradients. We prove that the
convergence rate of ENGM is independent of the variance of the gradients, and
thus, it is suitable for AT. We introduce a trick to reduce the computational
cost of ENGM using empirical observations on the correlation between the norm
of gradients w.r.t. the network parameters and input examples. Our extensive
evaluations and ablation studies on CIFAR-10, CIFAR-100, and TinyImageNet
demonstrate that ENGM and its variants consistently improve the performance of
a wide range of AT methods. Furthermore, ENGM alleviates major shortcomings of
AT including robust overfitting and high sensitivity to hyperparameter
settings.
- Abstract（参考訳）: 対角法と自然訓練法(ATとNT)の根本的な違いにもかかわらず、AT法は一般に外部最適化に運動量SGD(MSGD)を採用する。
本稿は,ATにおける外部最適化の役割を概観して,この選択を解析することを目的とする。
調査の結果,ATはNTに比べて高勾配ノルムと分散を誘導することがわかった。
この現象は、MSGDの収束速度が勾配の分散に大きく依存するため、ATの外部最適化を妨げる。
そこで本研究では,各入力例から平均ミニバッチ勾配への寄与を正規化する ENGM という最適化手法を提案する。
我々は,engmの収束率は勾配の分散とは独立であり,したがってatに適していることを証明した。
本稿では,ネットワークパラメータの勾配のノルムと入力例との相関に関する経験的観測を用いて,ENGMの計算コストを削減する手法を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNetの広範囲な評価とアブレーション研究により, ENGMとその変種は広範囲のAT法の性能を一貫して改善することを示した。
さらに、ENGMは、頑丈なオーバーフィッティングとハイパーパラメータ設定に対する高い感度を含むATの大きな欠点を軽減する。
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