論文の概要: GReAT: A Graph Regularized Adversarial Training Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05336v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 01:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 08:20:08.199071
• Title: GReAT: A Graph Regularized Adversarial Training Method
• Title（参考訳）: GReAT: グラフ正規化逆行訓練手法
• Authors: Samet Bayram, Kenneth Barner
• Abstract要約: 本稿では,GReAT(Graph Regularized Adversarial Training)と呼ばれる正規化手法を提案する。 GReATは、データのグラフ構造を敵のトレーニングプロセスに展開することで、より堅牢なモデルを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a regularization method called GReAT, Graph Regularized Adversarial Training, to improve deep learning models' classification performance. Adversarial examples are a well-known challenge in machine learning, where small, purposeful perturbations to input data can mislead models. Adversarial training, a powerful and one of the most effective defense strategies, involves training models with both regular and adversarial examples. However, it often neglects the underlying structure of the data. In response, we propose GReAT, a method that leverages data graph structure to enhance model robustness. GReAT deploys the graph structure of the data into the adversarial training process, resulting in more robust models that better generalize its testing performance and defend against adversarial attacks. Through extensive evaluation on benchmark datasets, we demonstrate GReAT's effectiveness compared to state-of-the-art classification methods, highlighting its potential in improving deep learning models' classification performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ディープラーニングモデルの分類性能を改善するために、GReAT(Graph Regularized Adversarial Training)と呼ばれる正規化手法を提案する。 逆例は機械学習においてよく知られた課題であり、入力データに対する小さな目的を持った摂動がモデルを誤解させる可能性がある。 敵の訓練(adversarial training)は、強力かつ最も効果的な防衛戦略の1つで、定期的な例と敵の例の両方でモデルを訓練する。 しかし、データの基本構造を無視することが多い。 そこで本研究では,データグラフ構造を利用したモデルロバスト性向上手法であるGReATを提案する。 GReATは、データグラフ構造を敵のトレーニングプロセスにデプロイすることで、テストパフォーマンスをより一般化し、敵の攻撃に対して防御する、より堅牢なモデルを実現する。 ベンチマークデータセットの広範な評価を通じて、GReATが最先端の分類手法と比較して有効であることを示し、ディープラーニングモデルの分類性能を改善する可能性を強調した。

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