Fugu-MT 論文翻訳(概要): On adversarial robustness and the use of Wasserstein ascent-descent dynamics to enforce it

論文の概要: On adversarial robustness and the use of Wasserstein ascent-descent dynamics to enforce it

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03662v1
Date: Mon, 9 Jan 2023 20:14:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 17:48:45.102016
Title: On adversarial robustness and the use of Wasserstein ascent-descent dynamics to enforce it
Title（参考訳）: 対向的ロバスト性とワッサースタイン昇華動力学の活用について
Authors: Camilo Garcia Trillos, Nicolas Garcia Trillos
Abstract要約: 本稿では,様々な教師付き学習設定の関心事において,逆問題を解決するための反復アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムはワッサーシュタイン空間において適切な漸近ダイナミクスと解釈できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose iterative algorithms to solve adversarial problems in a variety of supervised learning settings of interest. Our algorithms, which can be interpreted as suitable ascent-descent dynamics in Wasserstein spaces, take the form of a system of interacting particles. These interacting particle dynamics are shown to converge toward appropriate mean-field limit equations in certain large number of particles regimes. In turn, we prove that, under certain regularity assumptions, these mean-field equations converge, in the large time limit, toward approximate Nash equilibria of the original adversarial learning problems. We present results for nonconvex-nonconcave settings, as well as for nonconvex-concave ones. Numerical experiments illustrate our results.
Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な教師付き学習環境における逆問題に対する反復アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは、ワッサーシュタイン空間において適切な昇華ダイナミクスと解釈できるが、相互作用する粒子の系の形を取る。これらの相互作用する粒子動力学は、ある多数の粒子レジームにおいて適切な平均場極限方程式に収束することが示されている。逆に、ある正則性仮定の下では、これらの平均場方程式は、元の逆学習問題の近似ナッシュ平衡に対して、大きな時間制限で収束する。コンベックス非凹面設定と非凸凹面設定の結果を示す。数値実験で結果が分かる。

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