論文の概要: CFA: Class-wise Calibrated Fair Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14460v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 13:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 19:32:18.578645
• Title: CFA: Class-wise Calibrated Fair Adversarial Training
• Title（参考訳）: cfa: 階級別に調整した公正な対向訓練
• Authors: Zeming Wei, Yifei Wang, Yiwen Guo, Yisen Wang
• Abstract要約: 我々は、クラスごとに個別のトレーニング設定を自動的にカスタマイズする、CFAという名前の textbfClass-wise calibrated textbfFair textbfAdversarial training frameworkを提案する。 我々の提案したCFAは、他の最先端手法よりも、全体的な堅牢性と公正性の両方を改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.812287233814295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial training has been widely acknowledged as the most effective method to improve the adversarial robustness against adversarial examples for Deep Neural Networks (DNNs). So far, most existing works focus on enhancing the overall model robustness, treating each class equally in both the training and testing phases. Although revealing the disparity in robustness among classes, few works try to make adversarial training fair at the class level without sacrificing overall robustness. In this paper, we are the first to theoretically and empirically investigate the preference of different classes for adversarial configurations, including perturbation margin, regularization, and weight averaging. Motivated by this, we further propose a \textbf{C}lass-wise calibrated \textbf{F}air \textbf{A}dversarial training framework, named CFA, which customizes specific training configurations for each class automatically. Experiments on benchmark datasets demonstrate that our proposed CFA can improve both overall robustness and fairness notably over other state-of-the-art methods. Code is available at \url{https://github.com/PKU-ML/CFA}.
• Abstract（参考訳）: 敵対的トレーニングは、ディープニューラルネットワーク(DNN)の敵に対する敵対的堅牢性を改善する最も効果的な方法として広く認識されている。 これまでのところ、ほとんどの研究はモデル全体の堅牢性の向上に重点を置いており、各クラスをトレーニングフェーズとテストフェーズの両方で等しく扱います。 クラス間の堅牢性の違いを明らかにする一方で、全体的な堅牢性を犠牲にすることなく、クラスレベルで敵のトレーニングを公平にしようとする研究はほとんどない。 本稿では,摂動マージン,正規化,平均化など,対角的構成に対する異なるクラスの選択を理論的・実験的に検討した最初の事例である。 そこで我々はさらに,各クラスごとに個別のトレーニング設定を自動的にカスタマイズする,CFA(CFA)という,‘textbf{C}lass-wise calibrated \textbf{F}air \textbf{A}dversarial training frameworkを提案する。 ベンチマークデータセットにおける実験により,提案するcfaは,他の最先端手法に比べて,全体としてのロバスト性と公平性の両方を改善することができることが示された。 コードは \url{https://github.com/PKU-ML/CFA} で入手できる。

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