Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data

論文の概要: Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18632v1
Date: Fri, 26 Jul 2024 09:55:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 13:50:27.543620
Title: Robust VAEs via Generating Process of Noise Augmented Data
Title（参考訳）: 雑音付加データの生成過程によるロバストなVAE
Authors: Hiroo Irobe, Wataru Aoki, Kimihiro Yamazaki, Yuhui Zhang, Takumi Nakagawa, Hiroki Waida, Yuichiro Wada, Takafumi Kanamori,
Abstract要約: 本稿では,原データと雑音増大データ間の潜時空間のばらつきを規則化し,ロバスト性を高める新しい枠組みを提案する。実験により,ロバスト拡張変分オートエンコーダ(RAVEN)と呼ばれるこの手法は,対向入力に対して優れた性能を示すことが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.366139389037489
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Advancing defensive mechanisms against adversarial attacks in generative models is a critical research topic in machine learning. Our study focuses on a specific type of generative models - Variational Auto-Encoders (VAEs). Contrary to common beliefs and existing literature which suggest that noise injection towards training data can make models more robust, our preliminary experiments revealed that naive usage of noise augmentation technique did not substantially improve VAE robustness. In fact, it even degraded the quality of learned representations, making VAEs more susceptible to adversarial perturbations. This paper introduces a novel framework that enhances robustness by regularizing the latent space divergence between original and noise-augmented data. Through incorporating a paired probabilistic prior into the standard variational lower bound, our method significantly boosts defense against adversarial attacks. Our empirical evaluations demonstrate that this approach, termed Robust Augmented Variational Auto-ENcoder (RAVEN), yields superior performance in resisting adversarial inputs on widely-recognized benchmark datasets.
Abstract（参考訳）: 生成モデルにおける敵攻撃に対する防御機構の強化は、機械学習における重要な研究課題である。本研究は,変分自動エンコーダ(VAE)の特定の種類の生成モデルに焦点をあてる。トレーニングデータに対するノイズ注入によりモデルがより堅牢になることを示す一般的な信念や既存の文献とは対照的に,予備実験では,ノイズ増強技術がVAEのロバスト性を大幅に向上することはなかった。実際、これは学習した表現の質を低下させ、VAEは敵の摂動に敏感になった。本稿では,原データと雑音増大データ間の潜時空間のばらつきを規則化し,ロバスト性を高める新しい枠組みを提案する。対の確率的事前を標準変動下界に組み込むことで,敵攻撃に対する防御を著しく強化する。我々の経験的評価は、この手法をRobust Augmented Variational Auto-ENcoder (RAVEN) と呼び、広く認識されているベンチマークデータセットの逆入力に抵抗する際の優れた性能を示すことを示した。

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