論文の概要: Decentralized Adversarial Training over Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13326v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 15:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 13:48:40.815857
• Title: Decentralized Adversarial Training over Graphs
• Title（参考訳）: グラフによる分散型対人訓練
• Authors: Ying Cao, Elsa Rizk, Stefan Vlaski, Ali H. Sayed
• Abstract要約: 機械学習モデルの敵攻撃に対する脆弱性は、近年、かなりの注目を集めている。 この研究は、個々のエージェントが様々な強度摂動空間に従属するグラフ上の敵の訓練を研究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.28669771020857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vulnerability of machine learning models to adversarial attacks has been attracting considerable attention in recent years. Most existing studies focus on the behavior of stand-alone single-agent learners. In comparison, this work studies adversarial training over graphs, where individual agents are subjected to perturbations of varied strength levels across space. It is expected that interactions by linked agents, and the heterogeneity of the attack models that are possible over the graph, can help enhance robustness in view of the coordination power of the group. Using a min-max formulation of diffusion learning, we develop a decentralized adversarial training framework for multi-agent systems. We analyze the convergence properties of the proposed scheme for both convex and non-convex environments, and illustrate the enhanced robustness to adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの敵攻撃に対する脆弱性は、近年、かなりの注目を集めている。 現存するほとんどの研究は、単独学習者の行動に焦点を当てている。 比較して、この研究は、個々のエージェントが空間にまたがる様々な強度レベルの摂動を受けるグラフ上の敵対的トレーニングを研究する。 リンクエージェントによる相互作用や、グラフ上で可能な攻撃モデルの異質性は、グループの協調力の観点から堅牢性を高めるのに役立つと期待されている。 拡散学習のmin-max定式化を用いて,マルチエージェントシステムのための分散逆学習フレームワークを開発する。 本研究では,凸環境および非凸環境における提案手法の収束特性を解析し,敵攻撃に対する強靭性を示す。

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