論文の概要: Enhancing Robust Representation in Adversarial Training: Alignment and Exclusion Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03358v2
• Date: Mon, 20 Nov 2023 06:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 17:45:42.528003
• Title: Enhancing Robust Representation in Adversarial Training: Alignment and Exclusion Criteria
• Title（参考訳）: 対向訓練におけるロバスト表現の強化--アライメントと排除基準
• Authors: Nuoyan Zhou, Nannan Wang, Decheng Liu, Dawei Zhou, Xinbo Gao
• Abstract要約: 対人訓練 (AT) は, 頑健な特徴の学習を省略し, 対人的頑健さの低下を招いた。 非対称な負のコントラストと逆の注意によって、頑健な表現を得るためのATの一般的なフレームワークを提案する。 3つのベンチマークデータセットの実証評価により,ATの堅牢性を大幅に向上し,最先端の性能を実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.048842737581865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks are vulnerable to adversarial noise. Adversarial Training (AT) has been demonstrated to be the most effective defense strategy to protect neural networks from being fooled. However, we find AT omits to learning robust features, resulting in poor performance of adversarial robustness. To address this issue, we highlight two criteria of robust representation: (1) Exclusion: \emph{the feature of examples keeps away from that of other classes}; (2) Alignment: \emph{the feature of natural and corresponding adversarial examples is close to each other}. These motivate us to propose a generic framework of AT to gain robust representation, by the asymmetric negative contrast and reverse attention. Specifically, we design an asymmetric negative contrast based on predicted probabilities, to push away examples of different classes in the feature space. Moreover, we propose to weight feature by parameters of the linear classifier as the reverse attention, to obtain class-aware feature and pull close the feature of the same class. Empirical evaluations on three benchmark datasets show our methods greatly advance the robustness of AT and achieve state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、敵のノイズに弱い。 敵訓練(AT)は、ニューラルネットワークが騙されるのを防ぐ最も効果的な防衛戦略であることが示されている。 しかし、ATは頑健な特徴の学習を省略し、敵の頑健さの低下を招いた。 この問題に対処するために、(1)排除: \emph{例の特徴が他のクラスの特徴から遠ざかる; (2)アライメント: \emph{自然と対応する敵の例の特徴は互いに近い}という2つのロバストな表現の基準を強調する。 これらのことは、非対称な負のコントラストと逆の注意によって、堅牢な表現を得るためのATの一般的なフレームワークを提案する動機である。 具体的には、予測確率に基づく非対称な負のコントラストを設計し、特徴空間における異なるクラスの例を除去する。 さらに,線形分類器のパラメータを逆の注意として重み付けし,クラス認識機能を取得し,同一クラスの特徴を引き出す。 3つのベンチマークデータセットの実証評価により,ATの堅牢性を大幅に向上し,最先端の性能を実現することができた。

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