論文の概要: Efficient Biologically Plausible Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17348v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 11:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 11:13:19.255642
• Title: Efficient Biologically Plausible Adversarial Training
• Title（参考訳）: 効果的な生物プラズブル・アドバイサル・トレーニング
• Authors: Matilde Tristany Farinha, Thomas Ortner, Giorgia Dellaferrera, Benjamin Grewe, Angeliki Pantazi
• Abstract要約: 本研究は,生物工学的な学習アルゴリズムがBPよりも敵対的攻撃に対して堅牢であるかどうかを考察する。 PEPITAは内向的対向性が高く、対向的訓練により、より好ましい自然対向的パフォーマンストレードオフを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.903352816695636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Neural Networks (ANNs) trained with Backpropagation (BP) show astounding performance and are increasingly often used in performing our daily life tasks. However, ANNs are highly vulnerable to adversarial attacks, which alter inputs with small targeted perturbations that drastically disrupt the models' performance. The most effective method to make ANNs robust against these attacks is adversarial training, in which the training dataset is augmented with exemplary adversarial samples. Unfortunately, this approach has the drawback of increased training complexity since generating adversarial samples is very computationally demanding. In contrast to ANNs, humans are not susceptible to adversarial attacks. Therefore, in this work, we investigate whether biologically-plausible learning algorithms are more robust against adversarial attacks than BP. In particular, we present an extensive comparative analysis of the adversarial robustness of BP and Present the Error to Perturb the Input To modulate Activity (PEPITA), a recently proposed biologically-plausible learning algorithm, on various computer vision tasks. We observe that PEPITA has higher intrinsic adversarial robustness and, with adversarial training, has a more favourable natural-vs-adversarial performance trade-off as, for the same natural accuracies, PEPITA's adversarial accuracies decrease in average by 0.26% and BP's by 8.05%.
• Abstract（参考訳）: バックプロパゲーション(BP)でトレーニングされた人工ニューラルネットワーク(ANN)は、驚くべきパフォーマンスを示し、日々のタスクの実行に頻繁に使用される。 しかし、ANNは敵攻撃に対して非常に脆弱であり、モデルの性能を劇的に破壊する小さな目標摂動で入力を変更する。 これらの攻撃に対してANNを堅牢にするための最も効果的な方法は、訓練データセットを模範的な対人サンプルで拡張する対人訓練である。 残念なことに、このアプローチは、対数サンプルの生成が非常に計算的に要求されるため、トレーニングの複雑さが増大する欠点がある。 ANNとは対照的に、人間は敵の攻撃を受けにくい。 そこで本研究では,生物工学的な学習アルゴリズムがBPよりも敵攻撃に対して堅牢であるかどうかを検討する。 特に,様々なコンピュータビジョンタスクにおいて,bpの対向的ロバスト性に関する広範囲な比較分析を行い,最近提案されている生物学的可読性学習アルゴリズムpepitaの入力を摂動させる誤差を提示する。 PEPITAは内向的対向性が高く, 対向的トレーニングでは, 同じ自然的アキュラシーに対して, PEPITAの対向的アキュラシーは平均0.26%減少し, BPは8.05%低下した。

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