論文の概要: Indirect Gradient Matching for Adversarial Robust Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03286v2
- Date: Thu, 06 Mar 2025 10:12:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 15:55:40.701268
- Title: Indirect Gradient Matching for Adversarial Robust Distillation
- Title（参考訳）: 逆ロバスト蒸留法における間接グラディエントマッチング
- Authors: Hongsin Lee, Seungju Cho, Changick Kim,
- Abstract要約: アドリアトレーニングは敵の堅牢性を大幅に向上させるが、優れた性能は大きなモデルで主に達成される。
既存の反対蒸留法(AD)は教師の足跡をガイドとして活用する。
Indirect Gradient Distillation Module (IGDM) と呼ばれる蒸留モジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.184564265850382
- License:
- Abstract: Adversarial training significantly improves adversarial robustness, but superior performance is primarily attained with large models. This substantial performance gap for smaller models has spurred active research into adversarial distillation (AD) to mitigate the difference. Existing AD methods leverage the teacher's logits as a guide. In contrast to these approaches, we aim to transfer another piece of knowledge from the teacher, the input gradient. In this paper, we propose a distillation module termed Indirect Gradient Distillation Module (IGDM) that indirectly matches the student's input gradient with that of the teacher. Experimental results show that IGDM seamlessly integrates with existing AD methods, significantly enhancing their performance. Particularly, utilizing IGDM on the CIFAR-100 dataset improves the AutoAttack accuracy from 28.06% to 30.32% with the ResNet-18 architecture and from 26.18% to 29.32% with the MobileNetV2 architecture when integrated into the SOTA method without additional data augmentation.
- Abstract（参考訳）: 敵の訓練は敵の堅牢性を大幅に改善するが、優れた性能は大きなモデルで主に達成される。
この小さなモデルの性能格差は、その差を緩和するために敵対的蒸留(AD)の研究を活発に進めている。
既存のADメソッドは、教師のログをガイドとして活用する。
これらのアプローチとは対照的に、我々は、入力勾配である教師から別の知識を伝達することを目的としている。
本稿では, 間接グラディエント蒸留モジュール (IGDM) と呼ばれる蒸留モジュールを提案し, 生徒の入力勾配と教師の入力勾配とを間接的に一致させる。
実験の結果,IGDMは既存のAD手法とシームレスに統合され,性能が著しく向上した。
特に、CIFAR-100データセットでIGDMを利用することで、AutoAttackの精度はResNet-18アーキテクチャでは28.06%から30.32%に向上し、追加データ拡張なしでSOTAメソッドに統合すると、MobileNetV2アーキテクチャでは26.18%から29.32%に向上する。
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