論文の概要: Training Image Derivatives: Increased Accuracy and Universal Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14045v1
- Date: Sat, 21 Oct 2023 15:43:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 02:12:11.308655
- Title: Training Image Derivatives: Increased Accuracy and Universal Robustness
- Title（参考訳）: トレーニング画像導出物:精度の向上とユニバーサルロバストネス
- Authors: Vsevolod I. Avrutskiy
- Abstract要約: デリバティブトレーニングは、ニューラルネットワークの精度を改善するためのよく知られた方法である。
本稿では,その画像に基づいて立方体の頂点を再構築する作業について考察する。
立方体の6自由度に関する導関数を訓練することにより、ノイズレス入力の25倍の精度が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9160947065896803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Derivative training is a well-known method to improve the accuracy of neural
networks. In the forward pass, not only the output values are computed, but
also their derivatives, and their deviations from the target derivatives are
included in the cost function, which is minimized with respect to the weights
by a gradient-based algorithm. So far, this method has been implemented for
relatively low-dimensional tasks. In this study, we apply the approach to the
problem of image analysis. We consider the task of reconstructing the vertices
of a cube based on its image. By training the derivatives with respect to the 6
degrees of freedom of the cube, we obtain 25 times more accurate results for
noiseless inputs. The derivatives also provide important insights into the
robustness problem, which is currently understood in terms of two types of
network vulnerabilities. The first type is small perturbations that
dramatically change the output, and the second type is substantial image
changes that the network erroneously ignores. They are currently considered as
conflicting goals, since conventional training methods produce a trade-off. The
first type can be analyzed via the gradient of the network, but the second type
requires human evaluation of the inputs, which is an oracle substitute. For the
task at hand, the nearest neighbor oracle can be defined, and the knowledge of
derivatives allows it to be expanded into Taylor series. This allows to perform
the first-order robustness analysis that unifies both types of vulnerabilities,
and to implement robust training that eliminates any trade-offs, so that
accuracy and robustness are limited only by network capacity.
- Abstract（参考訳）: デリバティブトレーニングは、ニューラルネットワークの精度を改善するためのよく知られた方法である。
フォワードパスでは、出力値だけでなく、それらの導関数も計算され、それらの対象導関数からの偏差は、勾配に基づくアルゴリズムによって重み付けに対して最小化されたコスト関数に含まれる。
これまでのところ、この方法は比較的低次元のタスクに実装されている。
本研究では,画像解析の問題にアプローチを適用する。
我々はその画像に基づいて立方体の頂点を再構築する作業を検討する。
立方体の6自由度に関する導関数を訓練することにより、ノイズレス入力の25倍の精度が得られる。
デリバティブはまた、2種類のネットワーク脆弱性の観点から現在理解されているロバストネス問題に関する重要な洞察を提供する。
第1の型は出力を劇的に変更する小さな摂動であり、第2の型はネットワークが誤って無視する実質的な画像変化である。
従来の訓練方法はトレードオフをもたらすため、現在は矛盾する目標とみなされている。
第1のタイプはネットワークの勾配を通して解析できるが、第2のタイプは、オラクル代替品である入力の人間による評価を必要とする。
手前のタスクでは、最寄りのオラクルを定義することができ、デリバティブの知識により、テイラー級数に拡張できる。
これにより、両方の脆弱性を統一する一階のロバストネス分析を実行し、いかなるトレードオフも排除するロバストトレーニングを実行し、正確性とロバスト性はネットワーク容量によってのみ制限される。
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