論文の概要: Adversarial Training in Low-Label Regimes with Margin-Based Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17959v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 00:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:29.475252
• Title: Adversarial Training in Low-Label Regimes with Margin-Based Interpolation
• Title（参考訳）: Margin-based interpolation を用いた低ラベルレジームの逆行訓練
• Authors: Tian Ye, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna,
• Abstract要約: 敵の攻撃に抵抗する堅牢なニューラルネットワークモデルをトレーニングするための効果的なアプローチとして、敵のトレーニングが登場した。 本稿では,頑健性と自然な精度を両立させる,新たな半教師付き対人訓練手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.585017175426023
• License:
• Abstract: Adversarial training has emerged as an effective approach to train robust neural network models that are resistant to adversarial attacks, even in low-label regimes where labeled data is scarce. In this paper, we introduce a novel semi-supervised adversarial training approach that enhances both robustness and natural accuracy by generating effective adversarial examples. Our method begins by applying linear interpolation between clean and adversarial examples to create interpolated adversarial examples that cross decision boundaries by a controlled margin. This sample-aware strategy tailors adversarial examples to the characteristics of each data point, enabling the model to learn from the most informative perturbations. Additionally, we propose a global epsilon scheduling strategy that progressively adjusts the upper bound of perturbation strengths during training. The combination of these strategies allows the model to develop increasingly complex decision boundaries with better robustness and natural accuracy. Empirical evaluations show that our approach effectively enhances performance against various adversarial attacks, such as PGD and AutoAttack.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータが不足している低ラベルの体制であっても、敵の攻撃に抵抗する堅牢なニューラルネットワークモデルをトレーニングするための効果的なアプローチとして、敵のトレーニングが登場した。 本稿では, 実効的な対人例を生成することによって, 頑健さと自然な精度を両立させる, 半教師付き対人訓練手法を提案する。 提案手法は, クリーン例と逆例の間に線形補間を適用して, 決定境界を制御マージンで交差する補間対向例を作成することから始める。 このサンプル認識戦略は、各データポイントの特徴に対する逆例を調整し、最も情報に富んだ摂動からモデルを学習することを可能にする。 さらに,トレーニング中の摂動強度の上限を段階的に調整するグローバルなエプシロンスケジューリング戦略を提案する。 これらの戦略を組み合わせることで、モデルはより堅牢で自然な精度で、ますます複雑な決定境界を発達させることができる。 実験により,本手法はPGDやAutoAttackなど,様々な敵攻撃に対する性能を効果的に向上することが示された。

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