Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Model Generalization by On-manifold Adversarial Augmentation in the Frequency Domain

論文の概要: Improving Model Generalization by On-manifold Adversarial Augmentation in the Frequency Domain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14302v3
Date: Sun, 9 Jun 2024 03:32:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 05:58:24.481621
Title: Improving Model Generalization by On-manifold Adversarial Augmentation in the Frequency Domain
Title（参考訳）: 周波数領域におけるオンマニフォールド逆数拡大によるモデル一般化の改善
Authors: Chang Liu, Wenzhao Xiang, Yuan He, Hui Xue, Shibao Zheng, Hang Su,
Abstract要約: 深層ニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングデータとテストデータが異なる基礎ディストリビューションである場合、大幅に劣化するパフォーマンスに悩まされる可能性がある。近年の研究では、OODの一般化を改善するために正反対あるいは外逆の例が利用可能であることが示されている。本稿では Wavelet モジュール (AdvWavAug) によるデータ拡張手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.28940685896264
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural networks (DNNs) may suffer from significantly degenerated performance when the training and test data are of different underlying distributions. Despite the importance of model generalization to out-of-distribution (OOD) data, the accuracy of state-of-the-art (SOTA) models on OOD data can plummet. Recent work has demonstrated that regular or off-manifold adversarial examples, as a special case of data augmentation, can be used to improve OOD generalization. Inspired by this, we theoretically prove that on-manifold adversarial examples can better benefit OOD generalization. Nevertheless, it is nontrivial to generate on-manifold adversarial examples because the real manifold is generally complex. To address this issue, we proposed a novel method of Augmenting data with Adversarial examples via a Wavelet module (AdvWavAug), an on-manifold adversarial data augmentation technique that is simple to implement. In particular, we project a benign image into a wavelet domain. With the assistance of the sparsity characteristic of wavelet transformation, we can modify an image on the estimated data manifold. We conduct adversarial augmentation based on AdvProp training framework. Extensive experiments on different models and different datasets, including ImageNet and its distorted versions, demonstrate that our method can improve model generalization, especially on OOD data. By integrating AdvWavAug into the training process, we have achieved SOTA results on some recent transformer-based models.
Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングデータとテストデータが異なる基礎ディストリビューションである場合、大幅に劣化するパフォーマンスに悩まされる可能性がある。オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)データへのモデル一般化の重要性にもかかわらず、OODデータ上の最先端(SOTA)モデルの精度は低下する可能性がある。近年の研究では、OODの一般化を改善するために、データ拡張の特別な例として、正規あるいはオフマニフォールドの逆数例が利用可能であることが示されている。このことに着想を得て、直交逆数例が OOD 一般化の恩恵を受けることを理論的に証明する。それでも、実多様体は概して複素であるため、多様体上の逆例を生成することは自明ではない。この問題に対処するため,我々は Wavelet モジュール (AdvWavAug) を通じてデータ拡張手法を提案する。特に、良性画像をウェーブレット領域に投影する。ウェーブレット変換の空間特性を補助することにより、推定したデータ多様体上の画像を修正できる。本稿では,AdvPropトレーニングフレームワークに基づく対角的拡張を行う。 ImageNetとその歪みバージョンを含む、異なるモデルと異なるデータセットに対する大規模な実験により、本手法がモデル一般化、特にOODデータにおいて改善できることが実証された。トレーニングプロセスにAdvWavAugを統合することで、最近のトランスフォーマーモデルでSOTAの結果を得た。

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