論文の概要: The Surprising Harmfulness of Benign Overfitting for Adversarial Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12236v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 14:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 17:01:13.819037
• Title: The Surprising Harmfulness of Benign Overfitting for Adversarial Robustness
• Title（参考訳）: 対向ロバスト性に対する良性過剰フィッティングの驚くべき有害性
• Authors: Yifan Hao, Tong Zhang
• Abstract要約: 根拠的真理そのものが敵の例に対して堅牢であるとしても、標準のアウト・オブ・サンプルのリスク目標の観点から見れば、明らかに過適合なモデルは良性である、という驚くべき結果が証明されます。 我々の発見は、実際に観察されたパズリング現象に関する理論的洞察を与え、真の標的関数(例えば、人間)は副次的攻撃に対して堅牢であり、一方、当初過適合のニューラルネットワークは、堅牢でないモデルに導かれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.120373493503772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent empirical and theoretical studies have established the generalization capabilities of large machine learning models that are trained to (approximately or exactly) fit noisy data. In this work, we prove a surprising result that even if the ground truth itself is robust to adversarial examples, and the benignly overfitted model is benign in terms of the ``standard'' out-of-sample risk objective, this benign overfitting process can be harmful when out-of-sample data are subject to adversarial manipulation. More specifically, our main results contain two parts: (i) the min-norm estimator in overparameterized linear model always leads to adversarial vulnerability in the ``benign overfitting'' setting; (ii) we verify an asymptotic trade-off result between the standard risk and the ``adversarial'' risk of every ridge regression estimator, implying that under suitable conditions these two items cannot both be small at the same time by any single choice of the ridge regularization parameter. Furthermore, under the lazy training regime, we demonstrate parallel results on two-layer neural tangent kernel (NTK) model, which align with empirical observations in deep neural networks. Our finding provides theoretical insights into the puzzling phenomenon observed in practice, where the true target function (e.g., human) is robust against adverasrial attack, while beginly overfitted neural networks lead to models that are not robust.
• Abstract（参考訳）: 最近の経験的および理論的研究は、大きめの機械学習モデルの一般化能力を確立し、(ほぼ正確には)相応しいノイズデータに適合するように訓練されている。 本研究では,基底的真理自体が敵の例に頑健であり,かつ,良性過剰なモデルが‘標準’の外部リスク目標の観点から良性であるとしても,この良性過剰フィッティングプロセスは,サンプル外データが敵の操作を受ける場合に有害であることを示す。 より具体的には 主な結果には2つの部分があります i) 過パラメータ化線形モデルにおけるmin-norm推定器は、常に `` Benign overfitting' の設定における逆の脆弱性につながる。 (ii)リッジ回帰推定器の標準リスクと'adversarial''リスクとの漸近的トレードオフを検証し、適切な条件下ではリッジ正規化パラメータの任意の1つの選択によって、これら2つの項目が同時に小さくならないことを示唆する。 さらに,遅延学習環境下では,ディープニューラルネットワークにおける経験的観測と整合する2層ニューラルタンジェント・カーネル(ntk)モデル上で並列結果を示す。 我々の発見は、実際の目標関数(例えば、人間)が平均攻撃に対して頑健であり、まずは過剰に適合したニューラルネットワークが頑健でないモデルにつながるという、実際に観測されるパズリング現象に関する理論的洞察を提供する。

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