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Sosuke115 / paper-reading

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Shape Features Improve General Model Robustness [2019] ICLR 2020 rejected #22

Open futakw opened 4 years ago

futakw commented 4 years ago

ひとことで表すと

リジェクトされた論文。参考までに読んだ。 Edge情報に注目すればロバストなモデルができるのではないかという仮定の元、 「Edgeだけで学習するモデル」、「Edgeから GANで画像生成してから推論するモデル」の2つを検証。

投稿日時

2019/9/26

論文リンク

https://openreview.net/pdf?id=SJlPZlStwS

概要

MNIST、FasionMNIST、CelebAの男女分類タスクで検証。

議論

https://openreview.net/forum?id=SJlPZlStwS

OpenReviewによるReject理由

  1. Gradient masking してるので、Black-box攻撃における精度で比較しないと意味がない。
  2. GANを使うことで情報量は増えるわけではないので、意味あるの？
  3. そもそもedgeがロバストな特徴であるという根拠が薄いのでは。
  4. ロバスト性を検証するのには相応しくないタスク。説得力なし。

コメント

モチベーションは悪くないので、イントロは参考にして良い