サポートベクトルマシンに対する3種類の敵対摂動に対する最適化モデルと解釈【JST・京大機械翻訳】

Su Wen; Li Qingna; Cui Chunfeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203506591930 整理番号：22P0327576

サポートベクトルマシンに対する3種類の敵対摂動に対する最適化モデルと解釈【JST・京大機械翻訳】

Optimization Models and Interpretations for Three Types of Adversarial Perturbations against Support Vector Machines

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06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)

敵対的摂動は様々な深層ニューラルネットワークにおいて大きな注目を集めている。それらのほとんどは反復によって計算され,非常に良く解釈できない。対照的に,サポートベクトルマシンのような基本的な機械学習モデルにはほとんど注意が払われていない。本論文では,サンプル-敵対摂動(sAP),クラス-ユニバーサル敵対摂動(cuAP),および普遍的敵対摂動(uAP)を含むサポートベクトルマシンに対する3種類の敵対的摂動に対する最適化モデルおよび解釈を検討した。線形バイナリ/多重分類サポートベクトルマシン(SVM)に対して,sAP,cuAPおよびuAP(二値ケース)に対する明示的解およびマルチ分類のuAPに対する近似解を導いた。また,uAPに対するホーミング率の上限を得た。そのような結果は,3つの敵対的摂動の可読性を増加させるだけでなく,反復プロセスを避けることができるので,計算において大きな利便性を提供する。数値結果は,著者らの方法が3種類の敵対的摂動の計算において高速で有効であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , データ保護

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