論文の概要: AROID: Improving Adversarial Robustness through Online Instance-wise Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07197v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 15:54:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 13:50:22.977404
• Title: AROID: Improving Adversarial Robustness through Online Instance-wise Data Augmentation
• Title（参考訳）: AROID: オンラインインスタンスワイドデータ拡張による対向ロバスト性の向上
• Authors: Lin Li, Jianing Qiu, Michael Spratling
• Abstract要約: 対戦訓練(英語: Adversarial Training、AT)は、敵の例に対する効果的な防御である。 ATは、頑丈さを著しく低下させる過度な適合をしがちだ。 本研究は、ATの堅牢な一般化を改善するために、オンライン、例えばDAポリシーを自動的に学習する新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.12940198032571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial examples. Adversarial training (AT) is an effective defense against adversarial examples. However, AT is prone to overfitting which degrades robustness substantially. Recently, data augmentation (DA) was shown to be effective in mitigating robust overfitting if appropriately designed and optimized for AT. This work proposes a new method to automatically learn online, instance-wise, DA policies to improve robust generalization for AT. A novel policy learning objective, consisting of Vulnerability, Affinity and Diversity, is proposed and shown to be sufficiently effective and efficient to be practical for automatic DA generation during AT. This allows our method to efficiently explore a large search space for a more effective DA policy and evolve the policy as training progresses. Empirically, our method is shown to outperform or match all competitive DA methods across various model architectures (CNNs and ViTs) and datasets (CIFAR10, SVHN and Imagenette). Our DA policy reinforced vanilla AT to surpass several state-of-the-art AT methods (with baseline DA) in terms of both accuracy and robustness. It can also be combined with those advanced AT methods to produce a further boost in robustness.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、敵の例に弱い。 対戦訓練(英語: Adversarial Training、AT)は、敵の例に対する効果的な防御である。 しかし、ATは頑丈さを著しく低下させる過度に適合する傾向がある。 近年、データ強化(DA)はAT向けに適切に設計され最適化された場合、堅牢なオーバーフィッティングを緩和するのに有効であることが示されている。 本研究は,atのロバストな一般化を改善するために,オンライン,インスタンス毎,daポリシを自動的に学習する新しい手法を提案する。 脆弱性,親和性,多様性からなる新しい政策学習目標を提案し,ATにおける自動DA生成の実現に十分な効率と効率性を示した。 これにより、より効果的なdaポリシーのための大きな検索空間を効率的に探索し、トレーニングが進むにつれてポリシーを進化させることができる。 実験により,本手法は各種モデルアーキテクチャ (CNN, ViT) およびデータセット (CIFAR10, SVHN, Imagenette) において, 競合するDA手法のすべてより優れ, 適合することを示した。 我々のDAポリシーは、バニラATを、精度と堅牢性の両方の観点から、最先端のATメソッド(ベースラインDAを含む)を上回るように強化しました。 また、先進的なatメソッドと組み合わせることで、ロバスト性をさらに高めることができる。

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