論文の概要: Deep Positive-Negative Prototypes for Adversarially Robust Discriminative Prototypical Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03782v2
- Date: Mon, 18 Aug 2025 09:50:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.898499
- Title: Deep Positive-Negative Prototypes for Adversarially Robust Discriminative Prototypical Learning
- Title（参考訳）: 逆ロバストな識別的原型学習のための深い正負の原型
- Authors: Ramin Zarei Sabzevar, Hamed Mohammadzadeh, Tahmineh Tavakoli, Ahad Harati,
- Abstract要約: 本稿では,Adv-DPNP(Adversarially Training Deep Positive-Negative Prototypes)という新しいフレームワークを提案する。
Adv-DPNPは、差別的プロトタイプベースの学習と敵対訓練を統合している。
以上の結果から,Adv-DPNPは重大度および汚職種別の平均精度が最も高いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24999074238880484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the advantages of discriminative prototype-based methods, their role in adversarial robustness remains underexplored. Meanwhile, current adversarial training methods predominantly focus on robustness against adversarial attacks without explicitly leveraging geometric structures in the latent space, usually resulting in reduced accuracy on the original clean data. We propose a novel framework named Adversarially trained Deep Positive-Negative Prototypes (Adv-DPNP), which integrates discriminative prototype-based learning with adversarial training. Adv-DPNP uses unified class prototypes that serve as both classifier weights and robust anchors in the latent space. Moreover, a novel dual-branch training mechanism maintains stable prototypes by updating them exclusively with clean data, while the feature extractor is trained on both clean and adversarial inputs to increase invariance to adversarial perturbations. In addition, we use a composite loss that combines positive-prototype alignment, negative-prototype repulsion, and consistency regularization to further enhance discrimination, adversarial robustness, and clean accuracy. Extensive experiments on standard benchmarks (CIFAR-10/100 and SVHN) confirm that Adv-DPNP improves clean accuracy over state-of-the-art defenses and baseline methods, while maintaining competitive or superior robustness under a suite of widely used attacks, including FGSM, PGD, C\&W, and AutoAttack. We also evaluate robustness to common corruptions on CIFAR-10-C, where Adv-DPNP achieves the highest average accuracy across severities and corruption types. Additionally, we provide an in-depth analysis of the discriminative quality of the learned feature representations, highlighting the effectiveness of Adv-DPNP in maintaining compactness and clear separation in the latent space.
- Abstract（参考訳）: 差別的なプロトタイプベースの手法の利点にもかかわらず、敵の頑健性におけるそれらの役割はいまだに解明されていない。
一方、現在の敵の訓練方法は、主に、潜伏空間における幾何学的構造を明示的に活用することなく、敵の攻撃に対する堅牢性に焦点を合わせ、通常、元のクリーンデータに対して精度を低下させる。
本稿では,Adv-DPNP (Adversarially Training Deep Positive-Negative Prototypes) という新たなフレームワークを提案する。
Adv-DPNPは、分類器の重みと潜在空間の頑健なアンカーの両方として機能する統一型クラスプロトタイプを使用している。
さらに、新しいデュアルブランチトレーニング機構は、クリーンデータのみで更新することで安定したプロトタイプを維持し、一方、特徴抽出器は、クリーン入力と逆入力の両方でトレーニングされ、対向的摂動のばらつきを増大させる。
さらに, 正の原型アライメント, 負の原型反発, 整合正則化を組み合わせた複合的損失を用いて, 識別, 対向的堅牢性, クリーンな精度の向上を図る。
標準ベンチマーク(CIFAR-10/100とSVHN)の広範な実験により、Adv-DPNPは、FGSM、PGD、C\&W、AutoAttackなど、広く使用されている一連の攻撃において、最先端の防御とベースラインメソッドよりもクリーンな精度を向上することを確認した。
また,CIFAR-10-Cでは,Adv-DPNPが重度および汚職タイプで高い平均精度を達成できるため,一般的な汚職に対するロバスト性も評価した。
さらに,学習した特徴表現の識別品質を詳細に分析し,コンパクト性および潜伏空間の明確な分離性を維持する上でのAdv-DPNPの有効性を強調した。
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