論文の概要: A Curious Case of Searching for the Correlation between Training Data
and Adversarial Robustness of Transformer Textual Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11469v1
- Date: Sun, 18 Feb 2024 05:58:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 20:58:04.782450
- Title: A Curious Case of Searching for the Correlation between Training Data
and Adversarial Robustness of Transformer Textual Models
- Title（参考訳）: 変圧器テクスチャモデルにおけるトレーニングデータと対向ロバスト性との相関関係の探索
- Authors: Cuong Dang, Dung D. Le, Thai Le
- Abstract要約: 既存の研究によると、微調整されたテキスト変換モデルは最先端の予測性能を実現するが、敵対的なテキスト摂動にも弱い。
本稿では,トレーニングデータとモデルロバスト性との間にも強い相関関係があることを証明したい。
様々な入力微調整コーパス特性を表す13の異なる特徴を抽出し,それらを用いて微調整モデルの対角的堅牢性を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.417382097912089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Existing works have shown that fine-tuned textual transformer models achieve
state-of-the-art prediction performances but are also vulnerable to adversarial
text perturbations. Traditional adversarial evaluation is often done
\textit{only after} fine-tuning the models and ignoring the training data. In
this paper, we want to prove that there is also a strong correlation between
training data and model robustness. To this end, we extract 13 different
features representing a wide range of input fine-tuning corpora properties and
use them to predict the adversarial robustness of the fine-tuned models.
Focusing mostly on encoder-only transformer models BERT and RoBERTa with
additional results for BART, ELECTRA and GPT2, we provide diverse evidence to
support our argument. First, empirical analyses show that (a) extracted
features can be used with a lightweight classifier such as Random Forest to
effectively predict the attack success rate and (b) features with the most
influence on the model robustness have a clear correlation with the robustness.
Second, our framework can be used as a fast and effective additional tool for
robustness evaluation since it (a) saves 30x-193x runtime compared to the
traditional technique, (b) is transferable across models, (c) can be used under
adversarial training, and (d) robust to statistical randomness. Our code will
be publicly available.
- Abstract（参考訳）: 既存の研究によると、微調整されたテキスト変換モデルは最先端の予測性能を実現するが、敵対的なテキスト摂動にも弱い。
従来の敵対的評価は、モデルの微調整とトレーニングデータを無視して、しばしば \textit{only after} で行われる。
本稿では,トレーニングデータとモデルロバスト性との間にも強い相関関係があることを証明したい。
この目的のために,入力の微調整コーパス特性を表す13の異なる特徴を抽出し,それらを用いて微調整モデルの敵対的ロバスト性を予測する。
主にエンコーダのみのトランスモデル BERT と RoBERTa に着目し,BART,ELECTRA,GPT2 のさらなる結果を得た上で,この議論を裏付けるさまざまな証拠を提供する。
まず 実証的な分析から
(a)抽出した特徴をランダムフォレストなどの軽量分類器を用いて効果的に攻撃成功率を予測することができる。
(b)モデルのロバスト性に最も影響を及ぼす特徴は、ロバスト性と明確に相関する。
第2に、このフレームワークは堅牢性評価のための高速かつ効果的な追加ツールとして使用できる。
(a)従来の手法と比較して30x-193xのランタイムを節約する。
(b)モデル間で転送可能である。
(c) 敵対的訓練で使用することができ、
(d)統計的ランダム性に頑健である。
私たちのコードは公開されます。
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