論文の概要: Adversarial Resilience in Sequential Prediction via Abstention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13119v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 02:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 18:28:07.559228
• Title: Adversarial Resilience in Sequential Prediction via Abstention
• Title（参考訳）: 回避による系列予測における逆レジリエンス
• Authors: Surbhi Goel, Steve Hanneke, Shay Moran, Abhishek Shetty
• Abstract要約: 本研究では,クリーンラベルの逆数例を注入できる逆数設定における逐次予測の問題について検討する。 そこで本研究では,純粋と完全対向的な設定の間に位置する逐次予測の新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.80218090768711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of sequential prediction in the stochastic setting with an adversary that is allowed to inject clean-label adversarial (or out-of-distribution) examples. Algorithms designed to handle purely stochastic data tend to fail in the presence of such adversarial examples, often leading to erroneous predictions. This is undesirable in many high-stakes applications such as medical recommendations, where abstaining from predictions on adversarial examples is preferable to misclassification. On the other hand, assuming fully adversarial data leads to very pessimistic bounds that are often vacuous in practice. To capture this motivation, we propose a new model of sequential prediction that sits between the purely stochastic and fully adversarial settings by allowing the learner to abstain from making a prediction at no cost on adversarial examples. Assuming access to the marginal distribution on the non-adversarial examples, we design a learner whose error scales with the VC dimension (mirroring the stochastic setting) of the hypothesis class, as opposed to the Littlestone dimension which characterizes the fully adversarial setting. Furthermore, we design a learner for VC dimension~1 classes, which works even in the absence of access to the marginal distribution. Our key technical contribution is a novel measure for quantifying uncertainty for learning VC classes, which may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: 確率的設定における逐次予測の問題を,クリーンラベル逆(あるいは分散外)の例を挿入できる敵と検討する。 純粋に確率的なデータを扱うように設計されたアルゴリズムは、そのような逆例の存在下で失敗する傾向にあり、しばしば誤った予測につながる。 これは、医学的な勧告のような多くの高度な応用では望ましくないが、敵の例による予測を棄却することは、誤分類よりも好ましい。 一方、完全に敵対的なデータを仮定すると、実際にはしばしば空白となる非常に悲観的な境界につながる。 このモチベーションを捉えるために,学習者が対向的な例を犠牲にすることなく予測することを禁じることにより,純粋に確率的かつ完全な対向的な設定の間に位置するシーケンシャルな予測モデルを提案する。 非敵対的な例の限界分布へのアクセスを仮定し、完全に敵対的な設定を特徴付けるリトルストーン次元とは対照的に、仮説クラスのvc次元(確率的設定を模倣する)に誤差がスケールする学習者を設計する。 さらに,vc次元~1クラスの学習者の設計を行い,限界分布へのアクセスがなくても動作するようにした。 私たちの重要な技術的貢献は、VCクラスを学ぶための不確実性を定量化する新しい手段です。

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