論文の概要: Generalizability of Adversarial Robustness Under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15042v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 18:25:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 14:03:56.538399
• Title: Generalizability of Adversarial Robustness Under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分布シフト下における対向ロバストネスの一般化可能性
• Authors: Kumail Alhamoud, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Motasem Alfarra, Bernard Ghanem
• Abstract要約: 本研究では,一方の相手の強靭性と他方のドメインの一般化との相互作用について検討する。 複数のドメインでロバストモデルをトレーニングし、その正確性とロバスト性を評価する。 本研究は, 現実の医療応用をカバーするために拡張され, 敵の増進により, 目に見えない領域における堅牢性と一般化の精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.36209780578453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in empirical and certified robustness promises to deliver reliable and deployable Deep Neural Networks (DNNs). Despite that success, most existing evaluations of DNN robustness have been done on images sampled from the same distribution that the model was trained on. Yet, in the real world, DNNs may be deployed in dynamic environments that exhibit significant distribution shifts. In this work, we take a first step towards thoroughly investigating the interplay between empirical and certified adversarial robustness on one hand and domain generalization on another. To do so, we train robust models on multiple domains and evaluate their accuracy and robustness on an unseen domain. We observe that: (1) both empirical and certified robustness generalize to unseen domains, and (2) the level of generalizability does not correlate well with input visual similarity, measured by the FID between source and target domains. We also extend our study to cover a real-world medical application, in which adversarial augmentation enhances both the robustness and generalization accuracy in unseen domains.
• Abstract（参考訳）: 経験的および認定された堅牢性の最近の進歩は、信頼性とデプロイ可能なDeep Neural Networks(DNN)を提供することを約束している。 この成功にもかかわらず、既存のDNNロバスト性の評価は、モデルがトレーニングしたのと同じ分布からサンプリングされた画像で行われている。 しかし、現実世界では、DNNは大きな分散シフトを示す動的な環境にデプロイされる可能性がある。 本研究では,経験的および認定された対向的ロバスト性と他の領域の一般化との相互作用を徹底的に検討する第一歩を踏み出す。 そのために、複数のドメイン上でロバストモデルをトレーニングし、その正確性とロバスト性を評価する。 1) 経験的および認定されたロバスト性は, 未認識領域に一般化し, (2) 一般化可能性のレベルは, ソース領域とターゲット領域のfidによって測定された入力視覚類似度とよく相関しない。 また,本研究は現実の医療応用にも拡張され,敵の増進により,見えない領域における堅牢性と一般化の精度が向上する。

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