論文の概要: Stop Walking in Circles! Bailing Out Early in Projected Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19347v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 04:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:51.290824
• Title: Stop Walking in Circles! Bailing Out Early in Projected Gradient Descent
• Title（参考訳）: 円で歩くのをやめる! 投影されたグラディエントな輝きを早めに放つ
• Authors: Philip Doldo, Derek Everett, Amol Khanna, Andre T Nguyen, Edward Raff,
• Abstract要約: 本稿では,周期検出に基づくPGD (Projected Gradient Descent) の早期終了手法を提案する。 この手法は攻撃強度を犠牲にすることなくPGDを大幅に高速化し、これまで計算的に難解だったロバスト性の評価を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.255047514441195
• License:
• Abstract: Projected Gradient Descent (PGD) under the $L_\infty$ ball has become one of the defacto methods used in adversarial robustness evaluation for computer vision (CV) due to its reliability and efficacy, making a strong and easy-to-implement iterative baseline. However, PGD is computationally demanding to apply, especially when using thousands of iterations is the current best-practice recommendation to generate an adversarial example for a single image. In this work, we introduce a simple novel method for early termination of PGD based on cycle detection by exploiting the geometry of how PGD is implemented in practice and show that it can produce large speedup factors while providing the \emph{exact} same estimate of model robustness as standard PGD. This method substantially speeds up PGD without sacrificing any attack strength, enabling evaluations of robustness that were previously computationally intractable.
• Abstract（参考訳）: L_\infty$ ball の射影勾配 Descent (PGD) は、その信頼性と有効性からコンピュータビジョン(CV)の対向ロバスト性評価に使用されるデファクト手法の1つとなり、強力で実装が容易な反復的ベースラインとなっている。 しかし、PGDは適用を計算的に要求しており、特に数千回繰り返しを使用する場合、単一の画像の逆例を生成するのが現在のベストプラクティスである。 本研究では,サイクル検出に基づくPGDの早期終了手法を提案する。この手法は,PGDが実際にどのように実装されているかの幾何学を利用して,標準PGDと同じモデルロバスト性の推定値を提供しながら,大きなスピードアップ因子を生成可能であることを示す。 この手法は攻撃強度を犠牲にすることなくPGDを実質的に高速化し、従来計算可能であった堅牢性の評価を可能にした。

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