論文の概要: Revisiting the Trade-off between Accuracy and Robustness via Weight Distribution of Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03430v4
• Date: Wed, 5 Jun 2024 09:46:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 04:36:49.819658
• Title: Revisiting the Trade-off between Accuracy and Robustness via Weight Distribution of Filters
• Title（参考訳）: フィルタの重み分布による精度とロバストさのトレードオフの再検討
• Authors: Xingxing Wei, Shiji Zhao, Bo li,
• Abstract要約: 敵対的攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の潜在的な脅威であることが証明されている。 本稿では,Adversarial Weight-Varied Network (AW-Net) という,サンプルワイドな動的ネットワークアーキテクチャを提案する。 AW-Netは、敵ルータが生成する制御信号に基づいて、ネットワークの重みを適応的に調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.316537476091867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial attacks have been proven to be potential threats to Deep Neural Networks (DNNs), and many methods are proposed to defend against adversarial attacks. However, while enhancing the robustness, the clean accuracy will decline to a certain extent, implying a trade-off existed between the accuracy and robustness. In this paper, to meet the trade-off problem, we theoretically explore the underlying reason for the difference of the filters' weight distribution between standard-trained and robust-trained models and then argue that this is an intrinsic property for static neural networks, thus they are difficult to fundamentally improve the accuracy and adversarial robustness at the same time. Based on this analysis, we propose a sample-wise dynamic network architecture named Adversarial Weight-Varied Network (AW-Net), which focuses on dealing with clean and adversarial examples with a "divide and rule" weight strategy. The AW-Net adaptively adjusts the network's weights based on regulation signals generated by an adversarial router, which is directly influenced by the input sample. Benefiting from the dynamic network architecture, clean and adversarial examples can be processed with different network weights, which provides the potential to enhance both accuracy and adversarial robustness. A series of experiments demonstrate that our AW-Net is architecture-friendly to handle both clean and adversarial examples and can achieve better trade-off performance than state-of-the-art robust models.
• Abstract（参考訳）: 敵の攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)の潜在的な脅威であることが証明されており、敵の攻撃に対して多くの方法が提案されている。 しかし、ロバスト性を高める一方で、クリーンな精度はある程度低下し、精度とロバスト性の間にトレードオフがあったことを意味する。 本稿では, トレードオフ問題に対処するため, 標準学習モデルとロバスト学習モデルとのフィルタの重み分布の差について理論的に検討し, 静的ニューラルネットワークの本質的特性であると主張し, 精度と対向ロバスト性を同時に根本的に改善することが困難である。 そこで本研究では,AW-Net(Adversarial Weight-Varied Network)と呼ばれる動的ネットワークアーキテクチャを提案する。 AW-Netは、対向ルータが生成する制御信号に基づいて、ネットワークの重みを適応的に調整する。 動的ネットワークアーキテクチャの利点として、クリーンで逆の例は異なるネットワーク重みで処理できるため、精度と逆の堅牢性の両方を高める可能性がある。 一連の実験により、我々のAW-Netはクリーンな例と敵対的な例の両方を扱うのにアーキテクチャに優しいことが示され、最先端のロバストモデルよりも優れたトレードオフ性能が得られる。

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