論文の概要: Training Image Derivatives: Increased Accuracy and Universal Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14045v2
- Date: Mon, 27 Nov 2023 19:43:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 13:38:16.104816
- 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: 微分学習は、低次元の応用においてニューラルネットワークの精度を大幅に向上させる既知の方法である。
本稿では,画像から立方体の頂点を再構成する画像解析問題に対して,同様の改良を行った。
デリバティブはまた、ロバストネスの問題に関する洞察を提供しており、現在は2種類のネットワーク脆弱性の観点から理解されている。
- 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 known method that significantly improves the
accuracy of neural networks in some low-dimensional applications. In this
paper, a similar improvement is obtained for an image analysis problem:
reconstructing the vertices of a cube from 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 offer
insight into the robustness problem, which is currently understood in terms of
two types of network vulnerabilities. The first type involves small
perturbations that dramatically change the output, and the second type relates
to substantial image changes that the network erroneously ignores. Defense
against each is possible, but safeguarding against both while maintaining the
accuracy defies conventional training methods. The first type is analyzed using
the network's gradient, while the second relies on human input evaluation,
serving as an oracle substitute. For the task at hand, the nearest neighbor
oracle can be defined and expanded into Taylor series using image derivatives.
This allows for a robustness analysis that unifies both types of
vulnerabilities and enables training where accuracy and universal robustness
are limited only by network capacity.
- Abstract（参考訳）: 微分学習は、低次元の応用においてニューラルネットワークの精度を大幅に向上させる既知の方法である。
本稿では,画像から立方体の頂点を再構成する画像解析問題に対して,同様の改良を行った。
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。
このデリバティブは、現在2つのタイプのネットワーク脆弱性の観点から理解されているロバスト性の問題に対する洞察を提供する。
第1の型は出力を劇的に変更する小さな摂動を含み、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に関連する。
それぞれの防御は可能であるが、精度を維持しながら両方の防御は従来の訓練方法に反している。
第1の型はネットワークの勾配を使って分析され、第2の型は人間の入力評価に依存し、oracleの代用として機能する。
手前のタスクでは、最寄りのoracleをイメージデリバティブを使って定義し、taylorシリーズに拡張できる。
これにより、両方のタイプの脆弱性を統合するロバストネス分析が可能になり、ネットワーク容量によって精度と普遍的なロバスト性が制限されるトレーニングが可能になる。
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