ロバストで正確な-ランダム化平滑化のための構成アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Horvath Miklos Z.; Mueller Mark Niklas; Fischer Marc; Vechev Martin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202300442966 整理番号：22P0323984

ロバストで正確な-ランダム化平滑化のための構成アーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Robust and Accurate -- Compositional Architectures for Randomized Smoothing

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ランダム化平滑化(RS)は,困難なタスクのための証明可能なロバストモデルを得るための最先端のアプローチと考えられている。しかし,現在のRS手法は,非摂動データに関する標準精度を劇的に減少させ,それらの実世界の実用性を厳しく制限する。この限界に取り組むために,著者らは,保証なしで保証またはより正確な標準モデルを有する予測を与える平滑化モデルを使用するかどうかについて,サンプルごとのベースで確かに決定可能な構成アーキテクチャ,ACESを提案した。これは,以前のアプローチとは対照的に,高い標準精度と顕著な証明可能なロバスト性の両方を可能にする。ImageNetのような挑戦的なタスクでは,r=1.0でl_2摂動に対して80.0%の自然な精度と28.2%の認証可能な精度を得た。https://github.com/eth sri/acesでコードとモデルを放出する。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , システム設計・解析

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