論文の概要: Provably Robust Cost-Sensitive Learning via Randomized Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08732v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 21:39:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 15:33:36.057831
• Title: Provably Robust Cost-Sensitive Learning via Randomized Smoothing
• Title（参考訳）: ランダム化平滑化によるロバストなコストセンシティブ学習
• Authors: Yuan Xin, Michael Backes, Xiao Zhang
• Abstract要約: よりスケーラブルなロバストネス認証フレームワークであるランダム化スムーシングが、コスト感受性ロバストネスの証明に活用できるかどうかを検討する。 標準的なランダム化スムーズな認証パイプラインを適応して,コスト行列の厳密な堅牢性を保証する方法を示す。 画像ベンチマークと実世界の医療データセットを用いた実験により,本手法の優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.38697013402391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on learning adversarially robust classifiers under a cost-sensitive scenario, where the potential harm of different classwise adversarial transformations is encoded in a binary cost matrix. Existing methods are either empirical that cannot certify robustness or suffer from inherent scalability issues. In this work, we study whether randomized smoothing, a more scalable robustness certification framework, can be leveraged to certify cost-sensitive robustness. Built upon a notion of cost-sensitive certified radius, we show how to adapt the standard randomized smoothing certification pipeline to produce tight robustness guarantees for any cost matrix. In addition, with fine-grained certified radius optimization schemes specifically designed for different data subgroups, we propose an algorithm to train smoothed classifiers that are optimized for cost-sensitive robustness. Extensive experiments on image benchmarks and a real-world medical dataset demonstrate the superiority of our method in achieving significantly improved performance of certified cost-sensitive robustness while having a negligible impact on overall accuracy.
• Abstract（参考訳）: 異なるクラス毎の逆変換の潜在的な害をバイナリコストマトリックスにエンコードする,コストに敏感なシナリオの下で,敵意にロバストな分類器を学習することに集中する。 既存の方法は、堅牢性を証明できない、または固有のスケーラビリティの問題に悩まされる経験的な方法である。 本研究では,よりスケーラブルなロバスト性認定フレームワークであるランダム化平滑化を,コストに敏感なロバスト性を保証するために活用できるか検討する。 コスト依存型認証半径の概念に基づいて,任意のコスト行列に対して厳密な堅牢性を保証するために,標準ランダム化スムージング認証パイプラインの適応方法を示す。 さらに,異なるデータサブグループに特化して設計された詳細な半径最適化手法を用いて,コスト感受性に最適化されたスムーズな分類器を訓練するアルゴリズムを提案する。 画像ベンチマークと実世界の医療データセットの大規模な実験により, 精度に悪影響を及ぼすことなく, 信頼性の高い信頼性を向上する上で, 提案手法の優位性を実証した。

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