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J-GLOBAL ID：202002252655226456   整理番号：20A0268409

曲率正則化とVICE Versaによるロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Robustness via Curvature Regularization, and Vice Versa

著者 (4件)： Moosavi-Dezfooli Seyed-Mohsen (EPFL) ,  Fawzi Alhussein (Google Deepmind) ,  Uesato Jonathan (DeepMind) ,  Frossard Pascal (EPFL)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CVPR  ページ： 9070-9078  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最先端の分類器は,主に敵の摂動に対して脆弱であることが示されている。ロバスト性を改善するための最も効果的な戦略の一つは,敵の訓練である。本論文において,著者らは分類景観と決定境界の幾何学に及ぼす敵の訓練の影響を研究した。特に,敵の訓練は入力に関して損失表面の曲率の有意な減少をもたらし,ネットワークのより大きな「線形」挙動をもたらすことを示した。局所二次近似を用いて,大きなロバスト性と小さな曲率の間の強い関係の存在に関する理論的証拠を提供した。さらに,ロバスト性を改善するための縮小曲率の重要性を示すために,損失表面の曲率を直接最小化する新しい正則化器を提案し,敵の訓練によるパール上にある敵のロバスト性を導いた。さらに,より効率的で,principls的訓練に対する代替案として,提案した正則化器は,ロバスト性を達成するために,データ点近傍で準線形挙動を示すことの重要性に関する主張を確認した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  ネットワーク ,  *正則化 ,  *ロバスト性 ,  近似法 ,  幾何学 ,  曲率
準シソーラス用語： Perl ,  脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 曲率 ,  正則化 ,  ロバスト性