論文の概要: RoHNAS: A Neural Architecture Search Framework with Conjoint
Optimization for Adversarial Robustness and Hardware Efficiency of
Convolutional and Capsule Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05276v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 09:14:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 16:47:05.424392
- Title: RoHNAS: A Neural Architecture Search Framework with Conjoint
Optimization for Adversarial Robustness and Hardware Efficiency of
Convolutional and Capsule Networks
- Title（参考訳）: RoHNAS: 畳み込みとカプセルネットワークの逆ロバスト性とハードウェア効率のためのコンジョイント最適化を備えたニューラルネットワーク検索フレームワーク
- Authors: Alberto Marchisio and Vojtech Mrazek and Andrea Massa and Beatrice
Bussolino and Maurizio Martina and Muhammad Shafique
- Abstract要約: RoHNASは、Deep Neural Network(DNN)の対向ロバスト性とハードウェア効率を共同で最適化する新しいフレームワークである。
探索時間を短縮するため、RoHNASはNASフローで使用するデータセット毎に、逆摂動の適切な値を分析し、選択する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.946374356026679
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural Architecture Search (NAS) algorithms aim at finding efficient Deep
Neural Network (DNN) architectures for a given application under given system
constraints. DNNs are computationally-complex as well as vulnerable to
adversarial attacks. In order to address multiple design objectives, we propose
RoHNAS, a novel NAS framework that jointly optimizes for adversarial-robustness
and hardware-efficiency of DNNs executed on specialized hardware accelerators.
Besides the traditional convolutional DNNs, RoHNAS additionally accounts for
complex types of DNNs such as Capsule Networks. For reducing the exploration
time, RoHNAS analyzes and selects appropriate values of adversarial
perturbation for each dataset to employ in the NAS flow. Extensive evaluations
on multi - Graphics Processing Unit (GPU) - High Performance Computing (HPC)
nodes provide a set of Pareto-optimal solutions, leveraging the tradeoff
between the above-discussed design objectives. For example, a Pareto-optimal
DNN for the CIFAR-10 dataset exhibits 86.07% accuracy, while having an energy
of 38.63 mJ, a memory footprint of 11.85 MiB, and a latency of 4.47 ms.
- Abstract（参考訳）: neural architecture search (nas)アルゴリズムは、与えられたシステム制約の下で、所定のアプリケーションに対して効率的なディープニューラルネットワーク(dnn)アーキテクチャを見つけることを目的としている。
DNNは計算的に複雑であり、敵攻撃に弱い。
複数の設計目的に対処するために,特殊なハードウェアアクセラレーション上で実行されるDNNの対向ロバスト性とハードウェア効率を協調的に最適化する新しいNASフレームワークであるRoHNASを提案する。
従来の畳み込みDNNに加えて、RoHNASはCapsule Networksのような複雑なDNNも含む。
探索時間を短縮するため、RoHNASはNASフローで使用するデータセット毎に、逆摂動の適切な値を分析し、選択する。
マルチグラフィックス処理ユニット(GPU) - ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)ノードは、上述の設計目標間のトレードオフを利用して、パレート最適化ソリューションのセットを提供する。
例えば、CIFAR-10データセットのパレート最適化DNNは86.07%の精度を示し、エネルギーは38.63 mJ、メモリフットプリントは11.85 MiB、レイテンシは4.47 msである。
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