論文の概要: Efficient Adversarial Contrastive Learning via Robustness-Aware Coreset Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03857v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 03:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 17:22:13.828242
• Title: Efficient Adversarial Contrastive Learning via Robustness-Aware Coreset Selection
• Title（参考訳）: ロバストネスを考慮したコアセット選択による効率よい対人コントラスト学習
• Authors: Xilie Xu, Jingfeng Zhang, Feng Liu, Masashi Sugiyama, Mohan Kankanhalli
• Abstract要約: 敵対的コントラスト学習(ACL)は、高価なデータアノテーションを必要としないが、敵対的攻撃に耐える堅牢な表現を出力する。 ACLは、すべてのトレーニングデータの逆の変種を生成するのに、膨大な実行時間が必要です。 本稿では,ACLの高速化を目的としたロバストネス対応コアセット選択(RCS)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.32304304788838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial contrastive learning (ACL) does not require expensive data annotations but outputs a robust representation that withstands adversarial attacks and also generalizes to a wide range of downstream tasks. However, ACL needs tremendous running time to generate the adversarial variants of all training data, which limits its scalability to large datasets. To speed up ACL, this paper proposes a robustness-aware coreset selection (RCS) method. RCS does not require label information and searches for an informative subset that minimizes a representational divergence, which is the distance of the representation between natural data and their virtual adversarial variants. The vanilla solution of RCS via traversing all possible subsets is computationally prohibitive. Therefore, we theoretically transform RCS into a surrogate problem of submodular maximization, of which the greedy search is an efficient solution with an optimality guarantee for the original problem. Empirically, our comprehensive results corroborate that RCS can speed up ACL by a large margin without significantly hurting the robustness and standard transferability. Notably, to the best of our knowledge, we are the first to conduct ACL efficiently on the large-scale ImageNet-1K dataset to obtain an effective robust representation via RCS.
• Abstract（参考訳）: ACL(Adversarial contrastive Learning)は、高価なデータアノテーションを必要としないが、敵攻撃に耐える堅牢な表現を出力し、幅広い下流タスクに一般化する。 しかし、ACLは、すべてのトレーニングデータの逆の変種を生成するために、膨大な実行時間を必要とします。 ACLを高速化するために,ロバストネス対応コアセット選択法(RCS)を提案する。 RCSはラベル情報を必要とせず、自然なデータとその仮想逆数との表現の距離である表現の発散を最小限に抑える情報的サブセットを検索する。 すべての可能な部分集合をトラバースするRCSのバニラ解は計算的に禁じられている。 そこで, 理論上はrcsをサブモジュラー最大化のサロゲート問題に変換し, グリーディ探索は元の問題に対して最適性を保証する効率的な解である。 実証的な結果から,RCSはロバスト性や標準転送性を著しく損なうことなく,大きなマージンでACLを高速化できる可能性が示唆された。 特に,我々の知る限りでは,大規模な ImageNet-1K データセット上で ACL を効率的に実行し,RCS による効率的なロバスト表現を実現するのは初めてである。

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