論文の概要: Pre-trained Model Guided Fine-Tuning for Zero-Shot Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04350v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 04:33:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 17:04:55.800766
• Title: Pre-trained Model Guided Fine-Tuning for Zero-Shot Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: ゼロショット対向ロバストネスのための事前学習モデルによるファインチューニング
• Authors: Sibo Wang, Jie Zhang, Zheng Yuan, Shiguang Shan
• Abstract要約: 我々は, モデルがゼロショットの対角強靭性を高めるために, 事前訓練されたモデル誘導適応調整(PMG-AFT)を提案する。 PMG-AFTは最先端の手法よりも優れており、トップ1の精度は平均4.99%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.843395705105614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale pre-trained vision-language models like CLIP have demonstrated impressive performance across various tasks, and exhibit remarkable zero-shot generalization capability, while they are also vulnerable to imperceptible adversarial examples. Existing works typically employ adversarial training (fine-tuning) as a defense method against adversarial examples. However, direct application to the CLIP model may result in overfitting, compromising the model's capacity for generalization. In this paper, we propose Pre-trained Model Guided Adversarial Fine-Tuning (PMG-AFT) method, which leverages supervision from the original pre-trained model by carefully designing an auxiliary branch, to enhance the model's zero-shot adversarial robustness. Specifically, PMG-AFT minimizes the distance between the features of adversarial examples in the target model and those in the pre-trained model, aiming to preserve the generalization features already captured by the pre-trained model. Extensive Experiments on 15 zero-shot datasets demonstrate that PMG-AFT significantly outperforms the state-of-the-art method, improving the top-1 robust accuracy by an average of 4.99%. Furthermore, our approach consistently improves clean accuracy by an average of 8.72%.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような大規模事前学習型視覚言語モデルは、様々なタスクにまたがって印象的なパフォーマンスを示し、目立ったゼロショットの一般化能力を示している。 既存の作品は通常、敵の例に対する防御方法として敵の訓練(微調整)を用いる。 しかし、CLIPモデルへの直接適用は過度に適合し、一般化のためのモデルの能力が損なわれる可能性がある。 本稿では,予備ブランチを慎重に設計することにより,前訓練モデルからの監督を活かし,モデルのゼロショット攻撃性を高めるプリトレーニングモデル誘導制御(pmg-aft)法を提案する。 具体的には, PMG-AFT は, 対象モデルの特徴と事前学習モデルの特徴との間の距離を最小化し, 事前学習モデルが既に取得した一般化特徴の保存を目的としている。 15のゼロショットデータセットに対する大規模な実験により、PMG-AFTは最先端の手法よりも大幅に優れ、平均4.99%の精度でトップ1の堅牢さが向上した。 さらに, 本手法では, 洗浄精度を平均8.72%向上させる。

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