論文の概要: Assessing Neural Network Robustness via Adversarial Pivotal Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09782v2
• Date: Sat, 6 Jan 2024 12:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 00:35:23.011112
• Title: Assessing Neural Network Robustness via Adversarial Pivotal Tuning
• Title（参考訳）: 共振器調整によるニューラルネットワークのロバスト性評価
• Authors: Peter Ebert Christensen, V\'esteinn Sn{\ae}bjarnarson, Andrea Dittadi, Serge Belongie, Sagie Benaim
• Abstract要約: 予め訓練された画像生成装置が、詳細で多様で逆転的な方法で画像のセマンティックな操作にどのように使用できるかを示す。 近年のGANに基づく光リアリスティック手法に着想を得て,Adversarial Pivotal Tuning (APT) と呼ばれる手法を提案する。 APTは、様々な事前訓練された分類器を騙した、幅広いクラス保存セマンティックイメージ操作が可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.329515700515806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The robustness of image classifiers is essential to their deployment in the real world. The ability to assess this resilience to manipulations or deviations from the training data is thus crucial. These modifications have traditionally consisted of minimal changes that still manage to fool classifiers, and modern approaches are increasingly robust to them. Semantic manipulations that modify elements of an image in meaningful ways have thus gained traction for this purpose. However, they have primarily been limited to style, color, or attribute changes. While expressive, these manipulations do not make use of the full capabilities of a pretrained generative model. In this work, we aim to bridge this gap. We show how a pretrained image generator can be used to semantically manipulate images in a detailed, diverse, and photorealistic way while still preserving the class of the original image. Inspired by recent GAN-based image inversion methods, we propose a method called Adversarial Pivotal Tuning (APT). Given an image, APT first finds a pivot latent space input that reconstructs the image using a pretrained generator. It then adjusts the generator's weights to create small yet semantic manipulations in order to fool a pretrained classifier. APT preserves the full expressive editing capabilities of the generative model. We demonstrate that APT is capable of a wide range of class-preserving semantic image manipulations that fool a variety of pretrained classifiers. Finally, we show that classifiers that are robust to other benchmarks are not robust to APT manipulations and suggest a method to improve them. Code available at: https://captaine.github.io/apt/
• Abstract（参考訳）: イメージ分類器の堅牢性は、実世界への展開に不可欠である。 したがって、トレーニングデータからの操作や逸脱に対するこのレジリエンスを評価する能力は不可欠です。 これらの修正は伝統的に、分類器を騙すための最小限の変更で成り立っており、現代のアプローチはそれらに対してますます堅牢である。 意味のある方法で画像の要素を変更するセマンティックな操作は、この目的のために牽引力を高めている。 しかし、それらは主にスタイル、色、属性の変更に限定されている。 表現的ではあるが、これらの操作は事前訓練された生成モデルの機能を完全には利用しない。 この作業では、このギャップを埋めることを目指しています。 本稿では,事前学習した画像生成装置を用いて,画像のクラスを保ちながら,詳細かつ多様かつフォトリアリスティックな方法で画像のセマンティックな操作を行う方法を示す。 近年のGANに基づく画像インバージョン法に着想を得て,Adversarial Pivotal Tuning (APT) と呼ばれる手法を提案する。 画像が与えられたとき、aptはまずプリトレーニングされたジェネレータを使って画像を再構成するピボット潜在空間入力を見つける。 そして、事前訓練された分類器を騙すために、ジェネレータの重みを調整して小さなセマンティックな操作を生成する。 APTは生成モデルの完全な表現的編集機能を保持する。 APTは、様々な事前訓練された分類器を騙した、幅広いクラス保存セマンティックイメージ操作が可能であることを実証する。 最後に,他のベンチマークに対してロバストな分類器はAPT操作に対してロバストではないことを示し,それらを改善する方法を提案する。 コード https://captaine.github.io/apt/

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