論文の概要: SPLITZ: Certifiable Robustness via Split Lipschitz Randomized Smoothing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02811v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 05:01:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:52:47.707169
• Title: SPLITZ: Certifiable Robustness via Split Lipschitz Randomized Smoothing
• Title（参考訳）: SPLITZ: スプリットリプシッツランダム化平滑化によるロバスト性証明
• Authors: Meiyu Zhong, Ravi Tandon,
• Abstract要約: SPLITZは、敵の例に証明可能な堅牢性を提供するための実用的で斬新なアプローチである。 SPLITZのモチベーションは、多くの標準ディープネットワークがリプシッツ定数の不均一性を示すという観察から来ている。 SPLITZは、MNIST、CIFAR-10、ImageNetデータセットにおける既存の最先端のアプローチを一貫して改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.471466670802817
• License:
• Abstract: Certifiable robustness gives the guarantee that small perturbations around an input to a classifier will not change the prediction. There are two approaches to provide certifiable robustness to adversarial examples: a) explicitly training classifiers with small Lipschitz constants, and b) Randomized smoothing, which adds random noise to the input to create a smooth classifier. We propose SPLITZ, a practical and novel approach which leverages the synergistic benefits of both the above ideas into a single framework. Our main idea is to split a classifier into two halves, constrain the Lipschitz constant of the first half, and smooth the second half via randomization. Motivation for SPLITZ comes from the observation that many standard deep networks exhibit heterogeneity in Lipschitz constants across layers. SPLITZ can exploit this heterogeneity while inheriting the scalability of randomized smoothing. We present a principled approach to train SPLITZ and provide theoretical analysis to derive certified robustness guarantees during inference. We present a comprehensive comparison of robustness-accuracy trade-offs and show that SPLITZ consistently improves on existing state-of-the-art approaches in the MNIST, CIFAR-10 and ImageNet datasets. For instance, with $\ell_2$ norm perturbation budget of $\epsilon=1$, SPLITZ achieves $43.2\%$ top-1 test accuracy on CIFAR-10 dataset compared to state-of-art top-1 test accuracy $39.8\%$.
• Abstract（参考訳）: 証明可能な堅牢性は、分類器への入力に関する小さな摂動が予測を変えることはないことを保証している。 敵の例に対して証明可能な堅牢性を提供するための2つのアプローチがある。 a)小さなリプシッツ定数で明示的に分類器を訓練し、 b) ランダム化スムース化は、入力にランダムノイズを加えてスムーズな分類子を作成する。 本稿では,これら2つのアイデアの相乗効果を一つのフレームワークに活用する,実用的で斬新なアプローチであるSPLITZを提案する。 第一の考え方は、分類器を2つの半辺に分割し、前半のリプシッツ定数を制約し、後半をランダム化して滑らかにすることである。 SPLITZのモチベーションは、多くの標準ディープネットワークが層間におけるリプシッツ定数の不均一性を示すという観察から来ている。 SPLITZは、ランダムな平滑化のスケーラビリティを継承しながら、この不均一性を活用できる。 本稿では,SPLITZを訓練するための原則的アプローチを提案する。 本稿では,MNIST,CIFAR-10,ImageNetデータセットにおいて,SPLITZが既存の最先端アプローチを一貫して改善していることを示す。 例えば、$\ell_2$ norm perturbation budget of $\epsilon=1$のSPLITZは、CIFAR-10データセットで43.2\%のトップ1テスト精度を達成する。

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