論文の概要: On the Over-Memorization During Natural, Robust and Catastrophic Overfitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08847v2
• Date: Thu, 11 Apr 2024 22:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:45:17.469899
• Title: On the Over-Memorization During Natural, Robust and Catastrophic Overfitting
• Title（参考訳）: 自然, ロバスト, カタストロフィックオーバーフィッティング時の過記憶について
• Authors: Runqi Lin, Chaojian Yu, Bo Han, Tongliang Liu,
• Abstract要約: オーバーフィッティングは、自然と敵対両方のトレーニングにおいて、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力に悪影響を及ぼす。 本稿では,過メモリ化を明示的に防止する一般的なフレームワークである Distraction Over-Memorization (DOM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.613079045392446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Overfitting negatively impacts the generalization ability of deep neural networks (DNNs) in both natural and adversarial training. Existing methods struggle to consistently address different types of overfitting, typically designing strategies that focus separately on either natural or adversarial patterns. In this work, we adopt a unified perspective by solely focusing on natural patterns to explore different types of overfitting. Specifically, we examine the memorization effect in DNNs and reveal a shared behaviour termed over-memorization, which impairs their generalization capacity. This behaviour manifests as DNNs suddenly becoming high-confidence in predicting certain training patterns and retaining a persistent memory for them. Furthermore, when DNNs over-memorize an adversarial pattern, they tend to simultaneously exhibit high-confidence prediction for the corresponding natural pattern. These findings motivate us to holistically mitigate different types of overfitting by hindering the DNNs from over-memorization training patterns. To this end, we propose a general framework, Distraction Over-Memorization (DOM), which explicitly prevents over-memorization by either removing or augmenting the high-confidence natural patterns. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed method in mitigating overfitting across various training paradigms.
• Abstract（参考訳）: オーバーフィッティングは、自然と敵対両方のトレーニングにおいて、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力に悪影響を及ぼす。 既存の手法は、異なるタイプのオーバーフィッティングに一貫して対処し、通常、自然なパターンと敵対的なパターンに別々にフォーカスする戦略を設計する。 本研究では,自然パターンにのみ焦点をあてて,異なるタイプのオーバーフィッティングを探求することによって,統一的な視点を採用する。 具体的には、DNNにおける記憶効果を検証し、その一般化能力を損なう「過剰記憶」と呼ばれる共有行動を明らかにする。 この行動は、特定のトレーニングパターンを予測し、永続的なメモリを保持する上で、DNNが突然高信頼になるときに現れます。 さらに、DNNが対向パターンを過度に記憶すると、対応する自然パターンに対する高い信頼度予測が同時に現れる傾向にある。 これらの知見は,DNNを記憶過剰のトレーニングパターンから妨げることによって,さまざまなオーバーフィッティングをホリスティックに緩和する動機となっている。 そこで本研究では,高信頼な自然パターンを削除あるいは強化することにより,過記憶を明示的に防止する一般フレームワークである Distraction Over-Memorization (DOM) を提案する。 様々な訓練パラダイムにまたがるオーバーフィッティングを緩和するために,提案手法の有効性を実証した。

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