Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks

論文の概要: Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13102v1
Date: Fri, 23 Aug 2024 14:25:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 14:50:54.419532
Title: Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks
Title（参考訳）: 対人攻撃に対する深層学習ロバストネスのための動的ラベル反転訓練
Authors: Zhenyu Liu, Haoran Duan, Huizhi Liang, Yang Long, Vaclav Snasel, Guiseppe Nicosia, Rajiv Ranjan, Varun Ojha,
Abstract要約: 対人訓練は、モデルの堅牢性を高める最も効果的な方法の1つである。従来のアプローチでは、主に敵の訓練に静的接地真理を用いるが、しばしば強固なオーバーフィッティングを引き起こす。本稿では,動的ラベル対逆トレーニング(DYNAT)アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.389689242531327
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Adversarial training is one of the most effective methods for enhancing model robustness. Recent approaches incorporate adversarial distillation in adversarial training architectures. However, we notice two scenarios of defense methods that limit their performance: (1) Previous methods primarily use static ground truth for adversarial training, but this often causes robust overfitting; (2) The loss functions are either Mean Squared Error or KL-divergence leading to a sub-optimal performance on clean accuracy. To solve those problems, we propose a dynamic label adversarial training (DYNAT) algorithm that enables the target model to gradually and dynamically gain robustness from the guide model's decisions. Additionally, we found that a budgeted dimension of inner optimization for the target model may contribute to the trade-off between clean accuracy and robust accuracy. Therefore, we propose a novel inner optimization method to be incorporated into the adversarial training. This will enable the target model to adaptively search for adversarial examples based on dynamic labels from the guiding model, contributing to the robustness of the target model. Extensive experiments validate the superior performance of our approach.
Abstract（参考訳）: 対人訓練は、モデルの堅牢性を高める最も効果的な方法の1つである。近年のアプローチでは, 対向蒸留が対向訓練アーキテクチャに取り入れられている。しかし,(1) 従来の手法では, 敵の訓練に静的接地真理を主に用いていたが, しばしば強靭なオーバーフィッティングが生じる。(2) 損失関数は, 平均二乗誤差あるいはKL偏差であり, クリーンな精度で準最適性能をもたらす。これらの問題を解決するために,動的ラベル逆トレーニング(DYNAT)アルゴリズムを提案する。さらに,対象モデルに対する内部最適化の予算化次元が,クリーンな精度とロバストな精度のトレードオフに寄与することを発見した。そこで本稿では,新たな内的最適化手法を提案する。これにより、ターゲットモデルは、誘導モデルから動的ラベルに基づいて、敵の例を適応的に探索することができ、ターゲットモデルの堅牢性に寄与する。大規模な実験により、我々のアプローチの優れた性能が検証された。

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