論文の概要: IPMix: Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04780v5
• Date: Tue, 19 Dec 2023 03:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:51:16.064247
• Title: IPMix: Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust Classifiers
• Title（参考訳）: IPMix:ロバスト分類器の学習のためのラベル保存データ拡張法
• Authors: Zhenglin Huang, Xianan Bao, Na Zhang, Qingqi Zhang, Xiaomei Tu, Biao Wu, Xi Yang
• Abstract要約: クリーンな精度を損なうことなくロバスト性を改善するための単純なデータ拡張手法であるIMMixを提案する。 IPMixは、トレーニングデータの多様性を高めるために、3つのレベルのデータ拡張をコヒーレントでラベル保存のテクニックに統合する。 実験により、IMMixはCIFAR-CとImageNet-Cで最先端の破損堅牢性を上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.002089584222719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation has been proven effective for training high-accuracy convolutional neural network classifiers by preventing overfitting. However, building deep neural networks in real-world scenarios requires not only high accuracy on clean data but also robustness when data distributions shift. While prior methods have proposed that there is a trade-off between accuracy and robustness, we propose IPMix, a simple data augmentation approach to improve robustness without hurting clean accuracy. IPMix integrates three levels of data augmentation (image-level, patch-level, and pixel-level) into a coherent and label-preserving technique to increase the diversity of training data with limited computational overhead. To further improve the robustness, IPMix introduces structural complexity at different levels to generate more diverse images and adopts the random mixing method for multi-scale information fusion. Experiments demonstrate that IPMix outperforms state-of-the-art corruption robustness on CIFAR-C and ImageNet-C. In addition, we show that IPMix also significantly improves the other safety measures, including robustness to adversarial perturbations, calibration, prediction consistency, and anomaly detection, achieving state-of-the-art or comparable results on several benchmarks, including ImageNet-R, ImageNet-A, and ImageNet-O.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、過剰フィッティングを防止し、高精度畳み込みニューラルネットワーク分類器のトレーニングに有効であることが証明されている。 しかし、現実世界のシナリオでディープニューラルネットワークを構築するには、クリーンなデータに対する高い精度だけでなく、データ分布が変化する際のロバスト性も必要となる。 従来の手法では精度とロバスト性の間にトレードオフがあることが提案されているが, クリーンな精度を損なうことなくロバスト性を改善するシンプルなデータ拡張手法であるIMMixを提案する。 ipmixは3つのレベルのデータ拡張(イメージレベル、パッチレベル、ピクセルレベル)をコヒーレントでラベル保存技術に統合し、計算オーバーヘッドの少ないトレーニングデータの多様性を高める。 堅牢性をさらに向上するため、IMMixは様々なレベルで構造的複雑さを導入し、より多様な画像を生成し、マルチスケール情報融合にランダム混合法を採用する。 実験により、IMMixはCIFAR-CとImageNet-Cで最先端の破損堅牢性を上回っていることが示された。 さらに, IPMixは, 対向摂動, キャリブレーション, 予測整合性, 異常検出の堅牢性, ImageNet-R, ImageNet-A, ImageNet-O など,いくつかのベンチマークにおいて, 最先端ないし同等の結果が得られた。

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