Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain Adaptation for Efficiently Fine-tuning Vision Transformer with Encrypted Images

論文の概要: Domain Adaptation for Efficiently Fine-tuning Vision Transformer with Encrypted Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02556v2
Date: Thu, 7 Sep 2023 01:29:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 15:50:48.096879
Title: Domain Adaptation for Efficiently Fine-tuning Vision Transformer with Encrypted Images
Title（参考訳）: 暗号化画像を用いた高速微調整型視覚変換器のドメイン適応
Authors: Teru Nagamori, Sayaka Shiota, Hitoshi Kiya
Abstract要約: 視覚変換器(ViT)を用いた変換画像を用いたファインチューニングモデルを提案する。提案した領域適応法はモデルの劣化精度を損なわず,ViTの埋め込み構造に基づいて実施する。実験では,CIFAR-10とCIFAR-100データセットを用いた暗号化画像を用いても,精度の低下を防止できることを確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.476298483207895
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, deep neural networks (DNNs) trained with transformed data have been applied to various applications such as privacy-preserving learning, access control, and adversarial defenses. However, the use of transformed data decreases the performance of models. Accordingly, in this paper, we propose a novel method for fine-tuning models with transformed images under the use of the vision transformer (ViT). The proposed domain adaptation method does not cause the accuracy degradation of models, and it is carried out on the basis of the embedding structure of ViT. In experiments, we confirmed that the proposed method prevents accuracy degradation even when using encrypted images with the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets.
Abstract（参考訳）: 近年、データ変換でトレーニングされたディープニューラルネットワーク(DNN)は、プライバシ保護学習、アクセス制御、敵防衛など、さまざまなアプリケーションに適用されている。しかし、変換データの使用はモデルの性能を低下させる。そこで本稿では,視覚トランスフォーマ (vit) を用いて,変換画像を持つモデルの微調整を行う新しい手法を提案する。提案手法は,vitの埋め込み構造に基づいて,モデルの精度を低下させるものではない。実験では,CIFAR-10とCIFAR-100データセットを用いた暗号化画像を用いても,精度の低下を防止できることを確認した。

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