低次元敵対摂動の起源【JST・京大機械翻訳】

Dohmatob Elvis; Guo Chuan; Goibert Morgane

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212068434418 整理番号：22P0310429

低次元敵対摂動の起源【JST・京大機械翻訳】

Origins of Low-dimensional Adversarial Perturbations

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月04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)

本論文では,分類における低次元敵対摂動(LDAP)の現象の厳密な研究を開始した。古典的設定とは異なり,これらの摂動は特徴空間の次元dよりはるかに小さい次元kの部分空間に限定される。ケースk=1は,いわゆる普遍的な敵対的摂動(UAP;Moosavi-Dezfooli等,2017)に対応する。第1に,著者らは,一般的規則性条件(ReLUネットワークを含む)の下でバイナリ分類器を考察し,任意の部分空間のホーミング速度に対する解析的下限を計算した。これらの限界は,モデルのポイントワイズマージン(即ち,テストポイントでのその勾配のL_2ノルムに対する出力の比),およびモデルw.r.t.入力の勾配を有する与えられた部分空間のアラインメントに対する,フロアリング速度の依存性を明確に強調する。”その限界”は,そのモデル(即ち,テストポイントでのその勾配のL_2ノルムに対する出力の比),および,モデルw.r.t.入力の勾配による,与えられた部分空間のアラインメントへの依存性を明確に強調する。これらの結果は,低次元敵対摂動を効率的に生成するための発見的方法の最近の成功に対する厳密な説明を提供する。最後に,決定領域がコンパクトであるならば,それは,データポイントの典型的L_2ノルムより,√d倍小さいL_2ノルムによる普遍的な敵対的摂動を許すことを示した。著者らの理論的結果を,合成データと実データの両方に関する実験によって確認した。【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , パターン認識 , ニューロコンピュータ

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