論文の概要: AdaNCA: Neural Cellular Automata As Adaptors For More Robust Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08298v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 14:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:26:24.113981
• Title: AdaNCA: Neural Cellular Automata As Adaptors For More Robust Vision Transformer
• Title（参考訳）: AdaNCA: よりロバストな視覚変換器のアダプターとしての神経細胞性オートマタ
• Authors: Yitao Xu, Tong Zhang, Sabine Süsstrunk,
• Abstract要約: 視覚変換器用ニューラルセルラーオートマタ (NCA) を提案する。 AdaNCAは、ImageNet1Kベンチマークに対する敵攻撃による精度の10%以上の改善に貢献している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.921949273217468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have demonstrated remarkable performance in image classification tasks, particularly when equipped with local information via region attention or convolutions. While such architectures improve the feature aggregation from different granularities, they often fail to contribute to the robustness of the networks. Neural Cellular Automata (NCA) enables the modeling of global cell representations through local interactions, with its training strategies and architecture design conferring strong generalization ability and robustness against noisy inputs. In this paper, we propose Adaptor Neural Cellular Automata (AdaNCA) for Vision Transformer that uses NCA as plug-in-play adaptors between ViT layers, enhancing ViT's performance and robustness against adversarial samples as well as out-of-distribution inputs. To overcome the large computational overhead of standard NCAs, we propose Dynamic Interaction for more efficient interaction learning. Furthermore, we develop an algorithm for identifying the most effective insertion points for AdaNCA based on our analysis of AdaNCA placement and robustness improvement. With less than a 3% increase in parameters, AdaNCA contributes to more than 10% absolute improvement in accuracy under adversarial attacks on the ImageNet1K benchmark. Moreover, we demonstrate with extensive evaluations across 8 robustness benchmarks and 4 ViT architectures that AdaNCA, as a plug-in-play module, consistently improves the robustness of ViTs.
• Abstract（参考訳）: 視覚変換器(ViT)は画像分類タスクにおいて、特に局所的な注意や畳み込みによる局所的な情報を備えた場合、顕著な性能を示した。 このようなアーキテクチャは機能集約を粒度によって改善するが、ネットワークの堅牢性に寄与しないことが多い。 ニューラルセルオートマタ(NCA)は、局所的な相互作用を通じてグローバルなセル表現のモデリングを可能にし、そのトレーニング戦略とアーキテクチャ設計は、ノイズの多い入力に対して強力な一般化能力と堅牢性をもたらす。 本稿では,視覚変換器用Adaptor Neural Cellular Automata (AdaNCA)を提案する。 標準的なNAAの計算オーバーヘッドを克服するために,より効率的な対話学習のための動的インタラクションを提案する。 さらに,AdaNCAの配置解析とロバスト性改善に基づいて,AdaNCAの最も効果的な挿入点を同定するアルゴリズムを開発した。 パラメータの3%未満の増加により、AdaNCAはImageNet1Kベンチマークの敵攻撃下での精度の10%以上の絶対的な改善に貢献している。 さらに,8つのロバスト性ベンチマークと4つのViTアーキテクチャに対して,プラグインモジュールであるAdaNCAが常にViTのロバスト性を改善することを実証した。

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