Certified adversarial robustness via randomized smoothing [ICML 2019]

[futakw]

ひとことで言うと

ロバスト性を理論的に保証する。 予測するときに、gaussian noiseを加えて予測するのをN回繰り返し、トップ２クラスCa, Cbについて 二項検定を行い、棄却orCaを返す。 また、上の予測結果をもとに、モデルのロバスト性を評価する。

理論ありなので良い。CNN自体がロバストになるわけではない。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1902.02918

概要

・イメージ、決定境界付近を探索する。

・予測アルゴリズム

先行研究との差異

ロバスト性を保証しているところが素晴らしい。

手法のキモ

評価方法

議論

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