論文の概要: Inducing Data Amplification Using Auxiliary Datasets in Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14053v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 09:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 17:22:54.192045
• Title: Inducing Data Amplification Using Auxiliary Datasets in Adversarial Training
• Title（参考訳）: 対向訓練における補助データセットを用いたデータ増幅の誘導
• Authors: Saehyung Lee and Hyungyu Lee
• Abstract要約: 本稿では,プライマリデータセット上でのトレーニングデータ増幅を誘導するバイアス付きマルチドメイン逆トレーニング(BiaMAT)手法を提案する。 提案手法は, 補助データセットを活用することにより, 一次データセット上での対向性の向上を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.513100214864646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several recent studies have shown that the use of extra in-distribution data can lead to a high level of adversarial robustness. However, there is no guarantee that it will always be possible to obtain sufficient extra data for a selected dataset. In this paper, we propose a biased multi-domain adversarial training (BiaMAT) method that induces training data amplification on a primary dataset using publicly available auxiliary datasets, without requiring the class distribution match between the primary and auxiliary datasets. The proposed method can achieve increased adversarial robustness on a primary dataset by leveraging auxiliary datasets via multi-domain learning. Specifically, data amplification on both robust and non-robust features can be accomplished through the application of BiaMAT as demonstrated through a theoretical and empirical analysis. Moreover, we demonstrate that while existing methods are vulnerable to negative transfer due to the distributional discrepancy between auxiliary and primary data, the proposed method enables neural networks to flexibly leverage diverse image datasets for adversarial training by successfully handling the domain discrepancy through the application of a confidence-based selection strategy. The pre-trained models and code are available at: \url{https://github.com/Saehyung-Lee/BiaMAT}.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、余分な分配データを使用することで、高い対向性が得られることが示されている。 しかし、選択したデータセットに対して、常に十分な追加データを取得することができるという保証はない。 本稿では,一次データセットと補助データセットのクラス分布マッチングを必要とせず,公開可能な補助データセットを用いて,一次データセット上のトレーニングデータ増幅を誘導するバイアス付き多ドメイン逆トレーニング(BiaMAT)手法を提案する。 提案手法は,マルチドメイン学習による補助データセットを活用することで,プライマリデータセット上での対向的ロバスト性の向上を実現する。 具体的には、BiaMATの応用により、ロバストな特徴と非ロバストな特徴の両方に関するデータの増幅を理論的および実証的な分析によって達成することができる。 さらに,既存の手法は補助データと一次データとの分布的不一致により負の転送に弱いが,提案手法では,信頼度に基づく選択戦略の適用により,ドメインの不一致をうまく処理することにより,ニューラルネットワークが多様な画像データセットを柔軟に活用できることを示す。 事前訓練されたモデルとコードは以下の通りである。

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