論文の概要: Efficient Estimation of the Local Robustness of Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13885v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 01:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:08:10.130753
• Title: Efficient Estimation of the Local Robustness of Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルの局所的ロバストネスの効率的な推定
• Authors: Tessa Han, Suraj Srinivas, Himabindu Lakkaraju
• Abstract要約: 我々は,マルチクラス判別モデルの局所ロバスト性を効率的に計算する最初の解析的推定器を開発した。 局所ロバスト性はランダムな平滑化やソフトマックス確率といった概念とどのように結びついているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.678003262147346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models often need to be robust to noisy input data. The effect of real-world noise (which is often random) on model predictions is captured by a model's local robustness, i.e., the consistency of model predictions in a local region around an input. However, the na\"ive approach to computing local robustness based on Monte-Carlo sampling is statistically inefficient, leading to prohibitive computational costs for large-scale applications. In this work, we develop the first analytical estimators to efficiently compute local robustness of multi-class discriminative models using local linear function approximation and the multivariate Normal CDF. Through the derivation of these estimators, we show how local robustness is connected to concepts such as randomized smoothing and softmax probability. We also confirm empirically that these estimators accurately and efficiently compute the local robustness of standard deep learning models. In addition, we demonstrate these estimators' usefulness for various tasks involving local robustness, such as measuring robustness bias and identifying examples that are vulnerable to noise perturbation in a dataset. By developing these analytical estimators, this work not only advances conceptual understanding of local robustness, but also makes its computation practical, enabling the use of local robustness in critical downstream applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、しばしばノイズの多い入力データに対して堅牢である必要がある。 モデル予測に対する実世界のノイズ(しばしばランダムである)の影響は、モデルの局所的ロバスト性、すなわち入力周辺の局所領域におけるモデル予測の一貫性によって捉えられる。 しかし、モンテカルロサンプリングに基づく局所ロバストネスの「計算」アプローチは統計的に非効率的であり、大規模アプリケーションでは計算コストが禁じられている。 本研究では,局所線形関数近似と多変量正規CDFを用いた多クラス判別モデルの局所ロバスト性を効率的に計算する最初の解析的推定器を開発する。 これらの推定器の導出を通じて,局所的ロバスト性がランダム化平滑化やソフトマックス確率といった概念とどのように結びついているかを示す。 また、これらの推定器が標準ディープラーニングモデルの局所的ロバスト性を正確かつ効率的に計算できることを実証的に確認する。 さらに、ロバスト性バイアスの測定やデータセットのノイズ摂動に弱い例の特定など、局所ロバスト性に関わる様々なタスクに対するこれらの推定器の有用性を示す。 これらの解析的推定器を開発することにより、局所ロバスト性の概念的理解を深めるだけでなく、その計算を実用的なものにし、臨界下流アプリケーションにおける局所ロバスト性の利用を可能にする。

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