論文の概要: Feature Separation and Recalibration for Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13846v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 07:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:15:53.186325
• Title: Feature Separation and Recalibration for Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: 対人ロバスト性の特徴分離と再検討
• Authors: Woo Jae Kim, Yoonki Cho, Junsik Jung, Sung-Eui Yoon
• Abstract要約: 本稿では,特徴分離と再校正という手法を提案する。 分離と再校正を通じて、より堅牢な機能マップのために、悪意のある非不正なアクティベーションを再校正する。 これにより、計算オーバーヘッドが小さいため、既存の敵の訓練手法の堅牢性は最大8.57%向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.975320671203132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are susceptible to adversarial attacks due to the accumulation of perturbations in the feature level, and numerous works have boosted model robustness by deactivating the non-robust feature activations that cause model mispredictions. However, we claim that these malicious activations still contain discriminative cues and that with recalibration, they can capture additional useful information for correct model predictions. To this end, we propose a novel, easy-to-plugin approach named Feature Separation and Recalibration (FSR) that recalibrates the malicious, non-robust activations for more robust feature maps through Separation and Recalibration. The Separation part disentangles the input feature map into the robust feature with activations that help the model make correct predictions and the non-robust feature with activations that are responsible for model mispredictions upon adversarial attack. The Recalibration part then adjusts the non-robust activations to restore the potentially useful cues for model predictions. Extensive experiments verify the superiority of FSR compared to traditional deactivation techniques and demonstrate that it improves the robustness of existing adversarial training methods by up to 8.57% with small computational overhead. Codes are available at https://github.com/wkim97/FSR.
• Abstract（参考訳）: 深いニューラルネットワークは、特徴レベルの摂動の蓄積による敵対的攻撃の影響を受けやすく、多くの研究がモデル誤予測を引き起こす非破壊的特徴アクティベーションを非活性化することによってモデルの堅牢性を高めている。 しかし、これらの悪意あるアクティベーションは依然として識別的手がかりを含んでおり、再校正によってモデルの正しい予測のために追加の有用な情報を捉えることができると主張している。 そこで本研究では,より堅牢な特徴マップに対して,悪意のある非ロバストアクティベーションを分離と再調整によって再結合する機能分離再調整(fsr)という新しい手法を提案する。 分離部は、入力特徴マップを、モデルが正しい予測を行うのに役立つアクティベーション付きロバスト特徴と、敵の攻撃時にモデル予測の誤りの原因となるアクティベーションとで区別する。 Recalibration部は、モデル予測のための潜在的に有用なキューを復元するために、非ロバストなアクティベーションを調整する。 大規模な実験は、従来の非活性化技術と比較してFSRの優位性を検証し、計算オーバーヘッドを小さくして8.57%まで向上することを示した。 コードはhttps://github.com/wkim97/fsrで入手できる。

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