論文の概要: Cooperation or Competition: Avoiding Player Domination for Multi-Target Robustness via Adaptive Budgets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15482v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 14:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 13:23:26.834440
• Title: Cooperation or Competition: Avoiding Player Domination for Multi-Target Robustness via Adaptive Budgets
• Title（参考訳）: 協力・競争:適応予算による多目的ロバストネスのプレイヤー支配を回避する
• Authors: Yimu Wang, Dinghuai Zhang, Yihan Wu, Heng Huang, Hongyang Zhang
• Abstract要約: 我々は、敵攻撃を、異なるプレイヤーがパラメータ更新の合同方向で合意に達するために交渉する交渉ゲームであると見なしている。 我々は、プレイヤーの優位性を避けるために、異なる敵の予算を調整する新しいフレームワークを設計する。 標準ベンチマークの実験では、提案したフレームワークを既存のアプローチに適用することで、マルチターゲットロバスト性が大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.20705291443208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Despite incredible advances, deep learning has been shown to be susceptible to adversarial attacks. Numerous approaches have been proposed to train robust networks both empirically and certifiably. However, most of them defend against only a single type of attack, while recent work takes steps forward in defending against multiple attacks. In this paper, to understand multi-target robustness, we view this problem as a bargaining game in which different players (adversaries) negotiate to reach an agreement on a joint direction of parameter updating. We identify a phenomenon named player domination in the bargaining game, namely that the existing max-based approaches, such as MAX and MSD, do not converge. Based on our theoretical analysis, we design a novel framework that adjusts the budgets of different adversaries to avoid any player dominance. Experiments on standard benchmarks show that employing the proposed framework to the existing approaches significantly advances multi-target robustness.
• Abstract（参考訳）: 驚くべき進歩にもかかわらず、深い学習は敵の攻撃を受けやすいことが示されている。 実証的および証明的にロバストなネットワークを訓練するための多くのアプローチが提案されている。 しかし、そのほとんどは1種類の攻撃に対してのみ防御するが、最近の研究は複数の攻撃に対して防御を行うための一歩を踏み出している。 本稿では,多目的ロバスト性を理解するために,パラメータ更新のジョイント方向に関する合意に達するために,異なるプレイヤー(敵)が交渉する交渉ゲームとしてこの問題を考察する。 我々は,バーゲティングゲームにおいて,MAXやMSDといった既存のマックスベースアプローチが収束しない現象を,プレイヤーが支配する現象を特定する。 理論的解析に基づいて,プレイヤーの優位性を回避するために,異なる敵の予算を調整する新しい枠組みを設計する。 標準ベンチマーク実験では,提案手法を既存手法に適用することで,多目的ロバスト性が著しく向上することが示された。

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