論文の概要: Class Incremental Learning for Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03289v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 04:21:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-08 11:21:12.889684
• Title: Class Incremental Learning for Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: 対人ロバストネスのためのクラスインクリメンタルラーニング
• Authors: Seungju Cho, Hongsin Lee, Changick Kim
• Abstract要約: アドリラルトレーニングは、モデルトレーニング中の敵の例を統合して、堅牢性を高める。 直感的な対人訓練と漸進的な学習を組み合わせることで、頑健さが失われることが容易に分かる。 本稿では, 対向型とクリーン型との出力差を生かしたFPD損失を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.06592851567578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial training integrates adversarial examples during model training to enhance robustness. However, its application in fixed dataset settings differs from real-world dynamics, where data accumulates incrementally. In this study, we investigate Adversarially Robust Class Incremental Learning (ARCIL), a method that combines adversarial robustness with incremental learning. We observe that combining incremental learning with naive adversarial training easily leads to a loss of robustness. We discover that this is attributed to the disappearance of the flatness of the loss function, a characteristic of adversarial training. To address this issue, we propose the Flatness Preserving Distillation (FPD) loss that leverages the output difference between adversarial and clean examples. Additionally, we introduce the Logit Adjustment Distillation (LAD) loss, which adapts the model's knowledge to perform well on new tasks. Experimental results demonstrate the superiority of our method over approaches that apply adversarial training to existing incremental learning methods, which provides a strong baseline for incremental learning on adversarial robustness in the future. Our method achieves AutoAttack accuracy that is 5.99\%p, 5.27\%p, and 3.90\%p higher on average than the baseline on split CIFAR-10, CIFAR-100, and Tiny ImageNet, respectively. The code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 敵の訓練は、モデルトレーニング中の敵の例を統合し、堅牢性を高める。 しかし、固定データセット設定でのアプリケーションは、データが漸進的に蓄積される実世界のダイナミクスとは異なる。 本研究では,逆ロバスト性とインクリメンタル学習を組み合わせた手法であるarcil(adversarially robust class incremental learning)について検討する。 逐次学習とナイーブな敵対的トレーニングを組み合わせると、ロバスト性が失われやすいことが観察される。 これは、敵の訓練の特徴である損失関数の平坦性が失われることによるものであることが判明した。 この問題に対処するため,本研究では,逆例と清浄例の出力差を生かした平坦性保存蒸留(fpd)損失を提案する。 さらに,ロジット調整蒸留(LAD)の損失も導入し,新しいタスクにうまく対応できるようにモデル知識を適応させる。 実験の結果,既存のインクリメンタルラーニング手法に逆学習を適用するアプローチよりも,本手法の方が優れていることが示された。 分割したCIFAR-10, CIFAR-100, Tiny ImageNetのベースラインよりも平均5.99\%p, 5.27\%p, 3.90\%pのAutoAttack精度を実現する。 コードは利用可能になります。

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