Fugu-MT 論文翻訳(概要): Releasing Inequlity Phenomena in $L_{\infty}$-Adversarial Training via Input Gradient Distillation

論文の概要: Releasing Inequlity Phenomena in $L_{\infty}$-Adversarial Training via Input Gradient Distillation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09305v1
Date: Tue, 16 May 2023 09:23:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-17 15:25:37.398200
Title: Releasing Inequlity Phenomena in $L_{\infty}$-Adversarial Training via Input Gradient Distillation
Title（参考訳）: 入力勾配蒸留によるl_{\infty}$-adversarial trainingにおける不等式現象の放出
Authors: Junxi Chen, Junhao Dong, Xiaohua Xie
Abstract要約: 本稿では,l_infty$-adversarial trainingにおいて,不等式を解放する簡単な方法を提案する。実験により、モデルの対向的ロバスト性を維持する一方で、入力勾配蒸留はモデルのロバスト性を改善することが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.114226103863487
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Since adversarial examples appeared and showed the catastrophic degradation they brought to DNN, many adversarial defense methods have been devised, among which adversarial training is considered the most effective. However, a recent work showed the inequality phenomena in $l_{\infty}$-adversarial training and revealed that the $l_{\infty}$-adversarially trained model is vulnerable when a few important pixels are perturbed by i.i.d. noise or occluded. In this paper, we propose a simple yet effective method called Input Gradient Distillation to release the inequality phenomena in $l_{\infty}$-adversarial training. Experiments show that while preserving the model's adversarial robustness, Input Gradient Distillation improves the model's robustness to i.i.d. noise and occlusion. Moreover, we formally explain why the equality of the model's saliency map can improve the model's robustness to i.i.d. noise or occlusion. Github:https://github.com/fhdnskfbeuv/Inuput-Gradient-Distillation
Abstract（参考訳）: 敵の例が出現し, DNNにたらされた破滅的な劣化を示すことから, 多くの敵の防御法が考案され, 敵の訓練が最も効果的と考えられる。しかし、最近の研究は、$l_{\infty}$-adversarial trainingにおける不等式現象を示し、$l_{\infty}$-adversarially trained modelは、いくつかの重要なピクセルがノイズや閉塞によって乱されるときに脆弱であることを示した。本稿では,$l_{\infty}$-adversarial trainingにおける不等式現象を解放するために,入力勾配蒸留と呼ばれる簡便かつ効果的な方法を提案する。実験により、モデルの対向的ロバスト性を維持する一方で、入力勾配蒸留はモデルのロバスト性を改善する。さらに,モデルの塩分マップの等式が,騒音や咬合に対するモデルのロバスト性を向上させる理由を形式的に説明する。 Github:https://github.com/fhdnskfbeuv/Inuput-Gradient-Distillation

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