論文の概要: Improving Adversarial Robustness with Self-Paced Hard-Class Pair Reweighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15068v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 22:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:23:16.783649
• Title: Improving Adversarial Robustness with Self-Paced Hard-Class Pair Reweighting
• Title（参考訳）: 自己ペースハードクラスペア重み付けによる対向ロバスト性の改善
• Authors: Pengyue Hou, Jie Han, Xingyu Li
• Abstract要約: 標的外攻撃による敵の訓練は 最も認知されている方法の1つです 自然に不均衡なクラス間のセマンティックな類似性により、これらのハードクラスのペアが互いに仮想的なターゲットになる。 モデル最適化における重み付きハードクラスペアの損失について提案し、ハードクラスからの識別的特徴の学習を促す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.084323778393556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks are vulnerable to adversarial attacks. Among many defense strategies, adversarial training with untargeted attacks is one of the most recognized methods. Theoretically, the predicted labels of untargeted attacks should be unpredictable and uniformly-distributed overall false classes. However, we find that the naturally imbalanced inter-class semantic similarity makes those hard-class pairs to become the virtual targets of each other. This study investigates the impact of such closely-coupled classes on adversarial attacks and develops a self-paced reweighting strategy in adversarial training accordingly. Specifically, we propose to upweight hard-class pair loss in model optimization, which prompts learning discriminative features from hard classes. We further incorporate a term to quantify hard-class pair consistency in adversarial training, which greatly boost model robustness. Extensive experiments show that the proposed adversarial training method achieves superior robustness performance over state-of-the-art defenses against a wide range of adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは敵の攻撃に弱い。 多くの防衛戦略の中で、目標外の攻撃を伴う敵の訓練は最も認識された方法の1つである。 理論的には、ターゲティングされていない攻撃の予測されたラベルは予測不能であり、全体的な偽クラスを均一に分配するべきである。 しかし、自然に不均衡なクラス間のセマンティックな類似性により、これらのハードクラスのペアが互いに仮想的なターゲットになる。 本研究では,このような密結合クラスが対人攻撃に及ぼす影響について検討し,対人訓練における自己対応型再重み付け戦略を考案した。 具体的には,ハードクラスから識別的特徴を学習することを促すモデル最適化におけるハードクラスペアロスの重み付けを提案する。 さらに,モデルのロバスト性を大幅に向上させる敵訓練において,ハードクラスペアの一貫性を定量化する用語も取り入れた。 大規模実験により, 提案手法は, 幅広い敵攻撃に対して, 最先端の防御よりも高い堅牢性を実現することを示す。

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