論文の概要: Fix your downsampling ASAP! Be natively more robust via Aliasing and Spectral Artifact free Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09804v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 07:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:56:34.863342
• Title: Fix your downsampling ASAP! Be natively more robust via Aliasing and Spectral Artifact free Pooling
• Title（参考訳）: ダウンサンプリングASAPを修正! AliasingおよびSpectral Artifact Free Poolingを通じてネイティブに堅牢になる
• Authors: Julia Grabinski, Janis Keuper and Margret Keuper
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークは、画像に一連の畳み込み、正規化、非線形性、およびダウンサンプリング操作をエンコードする。 以前の研究では、サンプリング中のわずかなミスでさえエイリアスに繋がる可能性があることが、ネットワークの堅牢性の欠如に直接起因していることが示された。 本稿では,アーティファクトを含まないアーティファクト・プール・ショートASAPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.72025865314187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks encode images through a sequence of convolutions, normalizations and non-linearities as well as downsampling operations into potentially strong semantic embeddings. Yet, previous work showed that even slight mistakes during sampling, leading to aliasing, can be directly attributed to the networks' lack in robustness. To address such issues and facilitate simpler and faster adversarial training, [12] recently proposed FLC pooling, a method for provably alias-free downsampling - in theory. In this work, we conduct a further analysis through the lens of signal processing and find that such current pooling methods, which address aliasing in the frequency domain, are still prone to spectral leakage artifacts. Hence, we propose aliasing and spectral artifact-free pooling, short ASAP. While only introducing a few modifications to FLC pooling, networks using ASAP as downsampling method exhibit higher native robustness against common corruptions, a property that FLC pooling was missing. ASAP also increases native robustness against adversarial attacks on high and low resolution data while maintaining similar clean accuracy or even outperforming the baseline.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、画像の一連の畳み込み、正規化、非線形性、および潜在的に強力なセマンティック埋め込みへのダウンサンプリング操作を符号化する。 しかし、以前の研究では、サンプリング中のわずかなミスでさえエイリアスの原因となり、ネットワークの堅牢性の欠如に直接起因していることが示されていた。 このような問題に対処し、よりシンプルで高速な対人訓練を容易にするため、[12]は理論上、エイリアスフリーなダウンサンプリング手法であるFCCプーリングを提案している。 本研究では、信号処理のレンズを通してさらなる解析を行い、周波数領域のエイリアシングに対処する現在のプーリング法は、まだスペクトルリークアーティファクトの傾向にあることを示す。 そこで我々は,アリアシングとスペクトルアーチファクトフリープールを提案する。 FLCプーリングにいくつかの変更を加えるだけで、ASAPをダウンサンプリング法として使用したネットワークは、FLCプーリングが欠落していた一般的な汚職に対して、より高度なネイティブロバスト性を示す。 ASAPはまた、高い解像度と低解像度のデータに対する敵攻撃に対するネイティブな堅牢性を高めると同時に、同様のクリーンな精度を維持したり、ベースラインを上回ります。

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