論文の概要: The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16883v4
• Date: Mon, 18 Mar 2024 08:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 03:52:43.863151
• Title: The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing
• Title（参考訳）: ランダム化平滑化のためのリプシッツ-バランス-マージントレードオフ
• Authors: Blaise Delattre, Alexandre Araujo, Quentin Barthélemy, Alexandre Allauzen,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークの現実的な応用は、ノイズの多い入力や敵攻撃に直面した場合、その不安定な予測によって妨げられる。 入力にノイズ注入を頼りに、認証された半径を持つ効率的な分類器を設計する方法を示す。 新たな認証手法により、ランダムな平滑化による事前学習モデルの使用が可能となり、ゼロショット方式で現在の認証半径を効果的に改善できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.85160896547698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-life applications of deep neural networks are hindered by their unsteady predictions when faced with noisy inputs and adversarial attacks. The certified radius in this context is a crucial indicator of the robustness of models. However how to design an efficient classifier with an associated certified radius? Randomized smoothing provides a promising framework by relying on noise injection into the inputs to obtain a smoothed and robust classifier. In this paper, we first show that the variance introduced by the Monte-Carlo sampling in the randomized smoothing procedure estimate closely interacts with two other important properties of the classifier, \textit{i.e.} its Lipschitz constant and margin. More precisely, our work emphasizes the dual impact of the Lipschitz constant of the base classifier, on both the smoothed classifier and the empirical variance. To increase the certified robust radius, we introduce a different way to convert logits to probability vectors for the base classifier to leverage the variance-margin trade-off. We leverage the use of Bernstein's concentration inequality along with enhanced Lipschitz bounds for randomized smoothing. Experimental results show a significant improvement in certified accuracy compared to current state-of-the-art methods. Our novel certification procedure allows us to use pre-trained models with randomized smoothing, effectively improving the current certification radius in a zero-shot manner.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの現実的な応用は、ノイズの多い入力や敵攻撃に直面した場合、その不安定な予測によって妨げられる。 この文脈における証明された半径は、モデルの堅牢性の重要な指標である。 しかし、関連する認定半径を持つ効率的な分類器を設計するにはどうすればよいのか? ランダム化スムーシングは、スムーズでロバストな分類器を得るために、入力へのノイズ注入に頼ることで、有望なフレームワークを提供する。 本稿では,ランダムな平滑化過程推定におけるモンテカルロサンプリングによって生じる分散が,分類器の他の2つの重要な性質であるリプシッツ定数とマージンと密接に相互作用することを示す。 より正確には、我々の研究は、スムーズ化された分類器と経験的分散の両方に対する基底分類器のリプシッツ定数の二重影響を強調している。 証明されたロバスト半径を増やすために,ロジットを基底分類器の確率ベクトルに変換し,分散マージントレードオフを利用する方法を導入する。 我々は、ランダムな平滑化のために強化されたリプシッツ境界とともに、ベルンシュタインの濃度不等式の利用を利用する。 実験の結果,現在の最先端手法と比較して精度が著しく向上した。 新たな認証手法により、ランダムな平滑化による事前学習モデルの使用が可能となり、ゼロショット方式で現在の認証半径を効果的に改善できる。

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