論文の概要: Semantic-Aware Adversarial Training for Reliable Deep Hashing Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14637v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 07:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 21:48:00.685308
• Title: Semantic-Aware Adversarial Training for Reliable Deep Hashing Retrieval
• Title（参考訳）: 信頼できるディープハッシュ検索のためのセマンティクスアウェア・アドバーサリートレーニング
• Authors: Xu Yuan, Zheng Zhang, Xunguang Wang, Lin Wu
• Abstract要約: 敵対的な例は、ディープハッシュモデルにセキュリティ上の脅威をもたらす。 逆のサンプルのハッシュコードと主スタイ特徴の間のハミング距離を最大化して作られた逆の例。 初めて、深部ハッシュの形式化された対角訓練を統一されたミニマックス構造に定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.593939627045426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep hashing has been intensively studied and successfully applied in large-scale image retrieval systems due to its efficiency and effectiveness. Recent studies have recognized that the existence of adversarial examples poses a security threat to deep hashing models, that is, adversarial vulnerability. Notably, it is challenging to efficiently distill reliable semantic representatives for deep hashing to guide adversarial learning, and thereby it hinders the enhancement of adversarial robustness of deep hashing-based retrieval models. Moreover, current researches on adversarial training for deep hashing are hard to be formalized into a unified minimax structure. In this paper, we explore Semantic-Aware Adversarial Training (SAAT) for improving the adversarial robustness of deep hashing models. Specifically, we conceive a discriminative mainstay features learning (DMFL) scheme to construct semantic representatives for guiding adversarial learning in deep hashing. Particularly, our DMFL with the strict theoretical guarantee is adaptively optimized in a discriminative learning manner, where both discriminative and semantic properties are jointly considered. Moreover, adversarial examples are fabricated by maximizing the Hamming distance between the hash codes of adversarial samples and mainstay features, the efficacy of which is validated in the adversarial attack trials. Further, we, for the first time, formulate the formalized adversarial training of deep hashing into a unified minimax optimization under the guidance of the generated mainstay codes. Extensive experiments on benchmark datasets show superb attack performance against the state-of-the-art algorithms, meanwhile, the proposed adversarial training can effectively eliminate adversarial perturbations for trustworthy deep hashing-based retrieval. Our code is available at https://github.com/xandery-geek/SAAT.
• Abstract（参考訳）: ディープハッシュは,その効率性と有効性から,大規模画像検索システムにおいて集中的に研究され,応用されている。 近年の研究では、敵の例の存在は、深いハッシュモデル、すなわち敵の脆弱性に対するセキュリティ上の脅威をもたらすと認識されている。 特に,ディープハッシュ化のための信頼性の高い意味表現を効率的に蒸留し,逆学習を導くことが困難であり,ディープハッシュに基づく検索モデルの逆ロバスト性の向上を阻害している。 さらに, 深部ハッシュの対角訓練に関する最近の研究は, 統一されたミニマックス構造に定式化することは困難である。 本稿では,深部ハッシュモデルの対角的堅牢性を向上させるために,セマンティック・アウェア・アドバサリアル・トレーニング(SAAT)を提案する。 具体的には,深いハッシュ処理において,敵意学習を導くための意味表現を構築するためのdmflスキームを考案する。 特に, 厳密な理論的保証を有するdmflは, 識別的性質と意味的性質を共に考慮した識別的学習方法で適応的に最適化されている。 また、敵のサンプルのハッシュコードとメインステイ特徴とのハミング距離を最大化して敵の例を作成し、その効果を敵の攻撃試験で検証した。 さらに,我々は初めて,生成されたメインステイ符号の指導の下で,ディープハッシュの形式化された逆訓練を統一ミニマックス最適化に定式化する。 ベンチマークデータセットにおける広範囲な実験は、最先端アルゴリズムに対するスーパーブ攻撃性能を示す一方で、提案された敵対的トレーニングは、信頼できるディープハッシュベース検索のための敵対的摂動を効果的に排除することができる。 私たちのコードはhttps://github.com/xandery-geek/saatで利用可能です。

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