Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Classification via a Single Diffusion Model

論文の概要: Robust Classification via a Single Diffusion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15241v1
Date: Wed, 24 May 2023 15:25:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-25 14:48:46.160417
Title: Robust Classification via a Single Diffusion Model
Title（参考訳）: 単一拡散モデルによるロバスト分類
Authors: Huanran Chen, Yinpeng Dong, Zhengyi Wang, Xiao Yang, Chengqi Duan, Hang Su, Jun Zhu
Abstract要約: ロバスト拡散(RDC)は、事前訓練された拡散モデルから構築され、逆向きに堅牢である。 RDCはそれまでの最先端の対人訓練モデルを2.34%以上上回っている。本研究は, 逆方向の堅牢性に拡散モデルを用いることにより, 生成型分類器の可能性を明らかにするものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.7344811522553
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recently, diffusion models have been successfully applied to improving adversarial robustness of image classifiers by purifying the adversarial noises or generating realistic data for adversarial training. However, the diffusion-based purification can be evaded by stronger adaptive attacks while adversarial training does not perform well under unseen threats, exhibiting inevitable limitations of these methods. To better harness the expressive power of diffusion models, in this paper we propose Robust Diffusion Classifier (RDC), a generative classifier that is constructed from a pre-trained diffusion model to be adversarially robust. Our method first maximizes the data likelihood of a given input and then predicts the class probabilities of the optimized input using the conditional likelihood of the diffusion model through Bayes' theorem. Since our method does not require training on particular adversarial attacks, we demonstrate that it is more generalizable to defend against multiple unseen threats. In particular, RDC achieves $73.24\%$ robust accuracy against $\ell_\infty$ norm-bounded perturbations with $\epsilon_\infty=8/255$ on CIFAR-10, surpassing the previous state-of-the-art adversarial training models by $+2.34\%$. The findings highlight the potential of generative classifiers by employing diffusion models for adversarial robustness compared with the commonly studied discriminative classifiers.
Abstract（参考訳）: 近年, 画像分類器の対向ロバスト性向上に拡散モデルを適用し, 対向雑音を浄化したり, 対向訓練のための実データを生成することに成功した。しかし、拡散に基づく浄化は強い適応攻撃によって回避できるが、敵の訓練は目に見えない脅威の下ではうまく機能せず、これらの方法の必然的な制限が示される。本稿では,拡散モデルの表現力をよりよく活用するために,事前学習した拡散モデルから構築した生成的分類器であるロバスト拡散分類器(RDC)を提案する。提案手法はまず与えられた入力のデータ確率を最大化し,ベイズの定理により拡散モデルの条件付き確率を用いて最適化された入力のクラス確率を予測する。本手法は特定の敵攻撃の訓練を必要としないため,複数の未確認脅威に対して防御することがより一般的であることを示す。特に、rdcは、cifar-10で$\epsilon_\infty=8/255$の$\ell_\infty$ノルムバウンドの摂動に対して73.24\%の堅牢な精度を達成し、以前の最先端の敵対的トレーニングモデルを$2.34\%$で上回った。本研究は, 比較検討された識別分類器と比較して, 対向的堅牢性に対する拡散モデルを用いて, 生成型分類器の可能性を明らかにするものである。

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