論文の概要: Overcoming the Paradox of Certified Training with Gaussian Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07095v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 13:46:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:09:17.475596
• Title: Overcoming the Paradox of Certified Training with Gaussian Smoothing
• Title（参考訳）: ガウス平滑化による認定教育のパラドックスの克服
• Authors: Stefan Balauca, Mark Niklas Müller, Yuhao Mao, Maximilian Baader, Marc Fischer, Martin Vechev,
• Abstract要約: 敵の例に対して高い精度でニューラルネットワークを訓練することは、未解決の問題である。 ガウスロス平滑化が両問題を緩和できることを理論的に示す。 この結果から,強靭なニューラルネットワークのトレーニングにおいて,ガウスロス平滑化が期待できることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.061189994638667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training neural networks with high certified accuracy against adversarial examples remains an open problem despite significant efforts. While certification methods can effectively leverage tight convex relaxations for bound computation, in training, these methods perform worse than looser relaxations. Prior work hypothesized that this is caused by the discontinuity and perturbation sensitivity of the loss surface induced by these tighter relaxations. In this work, we show theoretically that Gaussian Loss Smoothing can alleviate both issues. We confirm this empirically by proposing a certified training method combining PGPE, an algorithm computing gradients of a smoothed loss, with different convex relaxations. When using this training method, we observe that tighter bounds indeed lead to strictly better networks. While scaling PGPE training remains challenging due to high computational cost, we show that by using a not theoretically sound, yet much cheaper smoothing approximation, we obtain better certified accuracies than state-of-the-art methods when training on the same network architecture. Our results clearly demonstrate the promise of Gaussian Loss Smoothing for training certifiably robust neural networks.
• Abstract（参考訳）: 敵の例に対して高い精度でニューラルネットワークを訓練することは、大きな努力にもかかわらず未解決の問題である。 認証手法は、境界計算の厳密な凸緩和を効果的に活用できるが、訓練では、これらの手法はゆるやかな緩和よりも悪い性能を発揮する。 先行研究は、これらより密着な緩和によって引き起こされる損失面の不連続性と摂動感度によって引き起こされると仮定した。 本研究では,ガウスロス平滑化が両問題を緩和できることを示す。 我々は、滑らかな損失の勾配を計算するアルゴリズムPGPEと、異なる凸緩和を併用した認定トレーニング手法を実証的に提案し、これを実証的に確認する。 このトレーニング手法を使用すると、より厳密な境界がネットワークの厳密な改善につながることが分かる。 PGPEトレーニングのスケーリングは高い計算コストのため依然として困難であるが,理論上は健全だがスムーズな近似を用いることで,同じネットワークアーキテクチャ上でのトレーニングにおいて,最先端の手法よりも優れた認証精度が得られることを示す。 この結果から,強靭なニューラルネットワークのトレーニングにおいて,ガウスロス平滑化が期待できることが明らかとなった。

関連論文リスト

• The Iterative Optimal Brain Surgeon: Faster Sparse Recovery by Leveraging Second-Order Information [35.34142909458158]
  IHTのような古典的反復的スパースリカバリアルゴリズムのプロジェクションステップにおいて、OBSのような方法で曲率情報を活用することができることを示す。 本稿では,この手法の拡張を,正確なスペーサーを得るための実践的なタスクに適用し,視覚および言語タスクのトランスフォーマーモデルに対して,それを大規模に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T10:06:26Z)
• Robust Stochastically-Descending Unrolled Networks [85.6993263983062]
  Deep Unrolling(ディープ・アンローリング)は、トレーニング可能なニューラルネットワークの層に切り捨てられた反復アルゴリズムをアンロールする、新たな学習最適化手法である。 アンロールネットワークの収束保証と一般化性は、いまだにオープンな理論上の問題であることを示す。 提案した制約の下で訓練されたアンロールアーキテクチャを2つの異なるアプリケーションで数値的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-25T18:51:23Z)
• Resilient Constrained Learning [94.27081585149836]
  本稿では,学習課題を同時に解決しながら,要求に適応する制約付き学習手法を提案する。 我々はこの手法を、その操作を変更することで破壊に適応する生態システムを記述する用語に因んで、レジリエントな制約付き学習と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T18:14:18Z)
• Towards Scaling Difference Target Propagation by Learning Backprop Targets [64.90165892557776]
  Different Target Propagationは,Gauss-Newton(GN)最適化と密接な関係を持つ生物学的に証明可能な学習アルゴリズムである。 本稿では、DTPがBPを近似し、階層的なフィードバックウェイトトレーニングを復元できる新しいフィードバックウェイトトレーニング手法を提案する。 CIFAR-10 と ImageNet 上で DTP が達成した最高の性能について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T18:20:43Z)
• DeepSplit: Scalable Verification of Deep Neural Networks via Operator Splitting [70.62923754433461]
  入力摂動に対するディープニューラルネットワークの最悪の性能を分析することは、大規模な非最適化問題の解決につながる。 解析解を持つ小さなサブプロブレムに分割することで,問題の凸緩和を直接高精度に解ける新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T20:43:49Z)
• Feature Purification: How Adversarial Training Performs Robust Deep Learning [66.05472746340142]
  ニューラルネットワークのトレーニングプロセス中に隠れた重みに、特定の小さな密度の混合物が蓄積されることが、敵の例の存在の原因の1つであることを示す。 この原理を説明するために、CIFAR-10データセットの両実験と、ある自然な分類タスクに対して、ランダムな勾配勾配勾配を用いた2層ニューラルネットワークをトレーニングすることを証明する理論的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T16:56:08Z)
• Tightened Convex Relaxations for Neural Network Robustness Certification [10.68833097448566]
  我々は、ReLUネットワークの構造を利用して、新しいパーティションベースの認証手順により緩和誤差を改善する。 提案手法は, 既存の線形プログラミング緩和を厳格化することが証明され, 結果がより微細になるにつれて, 緩和誤差がゼロとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T16:59:21Z)
• Explicitly Trained Spiking Sparsity in Spiking Neural Networks with Backpropagation [7.952659059689134]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパースでイベント駆動の計算によって生じる潜在的なエネルギー効率について検討されている。 本稿では,損失関数のスパイク数と従来の誤差損失とを明示的に含み,精度とスパイク間隔の両方の重みパラメータを最適化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T23:39:18Z)
• Improving the Tightness of Convex Relaxation Bounds for Training Certifiably Robust Classifiers [72.56180590447835]
  凸緩和は、ノルムバウンドの敵攻撃に対するトレーニングとニューラルネットワークの認証に有効であるが、認証と経験的堅牢性の間に大きなギャップを残している。 非正規化ベースラインよりも高い精度でトレーニング可能なニューラルネットワークのトレーニングに使用できる2つの実験を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T20:19:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。