論文の概要: DiffAug: A Diffuse-and-Denoise Augmentation for Training Robust Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09192v2
• Date: Wed, 29 May 2024 00:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 02:31:12.067877
• Title: DiffAug: A Diffuse-and-Denoise Augmentation for Training Robust Classifiers
• Title（参考訳）: DiffAug:ロバスト分類器の訓練のためのディフューズ・アンド・ディネーズ強化
• Authors: Chandramouli Sastry, Sri Harsha Dumpala, Sageev Oore,
• Abstract要約: DiffAugは、画像分類器を訓練するためのシンプルで効率的な拡散に基づく拡張手法である。 与えられた例にDiffAugを適用すると、1つの前方拡散ステップと1つの逆拡散ステップからなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.131022957085439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce DiffAug, a simple and efficient diffusion-based augmentation technique to train image classifiers for the crucial yet challenging goal of improved classifier robustness. Applying DiffAug to a given example consists of one forward-diffusion step followed by one reverse-diffusion step. Using both ResNet-50 and Vision Transformer architectures, we comprehensively evaluate classifiers trained with DiffAug and demonstrate the surprising effectiveness of single-step reverse diffusion in improving robustness to covariate shifts, certified adversarial accuracy and out of distribution detection. When we combine DiffAug with other augmentations such as AugMix and DeepAugment we demonstrate further improved robustness. Finally, building on this approach, we also improve classifier-guided diffusion wherein we observe improvements in: (i) classifier-generalization, (ii) gradient quality (i.e., improved perceptual alignment) and (iii) image generation performance. We thus introduce a computationally efficient technique for training with improved robustness that does not require any additional data, and effectively complements existing augmentation approaches.
• Abstract（参考訳）: DiffAugは、画像分類器を訓練するための、単純で効率的な拡散に基づく拡張手法である。 与えられた例にDiffAugを適用すると、1つの前方拡散ステップと1つの逆拡散ステップからなる。 ResNet-50アーキテクチャとVision Transformerアーキテクチャの両方を用いて、DiffAugで訓練された分類器を網羅的に評価し、コバリアレートシフトに対するロバスト性の向上、検証された逆精度、および分布検出における単一ステップ逆拡散の驚くべき効果を実証する。 DiffAugをAugMixやDeepAugmentのような他の拡張と組み合わせると、さらなる堅牢性の向上が示されます。 最後に、このアプローチに基づいて分類器誘導拡散を改善する。 (i)分類器の一般化 (二)勾配品質(知覚アライメントの改善)、及び (iii)画像生成性能。 そこで本稿では,新たなデータを必要としない頑健さを向上し,既存の拡張アプローチを効果的に補完する,計算効率のよいトレーニング手法を提案する。

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