論文の概要: Ortho-ODE: Enhancing Robustness and of Neural ODEs against Adversarial
Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09179v1
- Date: Tue, 16 May 2023 05:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 16:13:13.371486
- Title: Ortho-ODE: Enhancing Robustness and of Neural ODEs against Adversarial
Attacks
- Title(参考訳): Ortho-ODE: 敵攻撃に対するロバスト性向上とニューラルなODE
- Authors: Vishal Purohit
- Abstract要約: ODE力学のリプシッツ定数を制御することにより、ロバスト性を大幅に改善できることを示す。
多数のデータセット上で強化された堅牢性を裏付ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Ordinary Differential Equations (NODEs) probed the usage of numerical
solvers to solve the differential equation characterized by a Neural Network
(NN), therefore initiating a new paradigm of deep learning models with infinite
depth. NODEs were designed to tackle the irregular time series problem.
However, NODEs have demonstrated robustness against various noises and
adversarial attacks. This paper is about the natural robustness of NODEs and
examines the cause behind such surprising behaviour. We show that by
controlling the Lipschitz constant of the ODE dynamics the robustness can be
significantly improved. We derive our approach from Grownwall's inequality.
Further, we draw parallels between contractivity theory and Grownwall's
inequality. Experimentally we corroborate the enhanced robustness on numerous
datasets - MNIST, CIFAR-10, and CIFAR 100. We also present the impact of
adaptive and non-adaptive solvers on the robustness of NODEs.
- Abstract(参考訳): ニューラル正規微分方程式(NODE)は、ニューラルネットワーク(NN)が特徴とする微分方程式を解くために数値解法を用いて探索し、無限深さのディープラーニングモデルの新たなパラダイムを開始する。
NODEは不規則な時系列問題に対処するために設計された。
しかし、NODEは様々なノイズや敵の攻撃に対して堅牢性を示している。
本稿では,NODEの自然的堅牢性について論じ,このような驚くべき行動の原因について考察する。
odeダイナミクスのリプシッツ定数を制御することにより,ロバスト性が大幅に向上することを示す。
我々はGrownwallの不平等からアプローチを導き出した。
さらに、縮約理論とグローゼンウォールの不等式の間に平行性を描く。
実験により、多数のデータセット(MNIST、CIFAR-10、CIFAR 100)上で強化されたロバスト性を裏付ける。
また,NODEのロバスト性に対する適応的および非適応的解法の影響についても述べる。
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