Defending Against Universal Attacks Through Selective Feature Regeneration [CVPR 2020] - Githubissues

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Defending Against Universal Attacks Through Selective Feature Regeneration [CVPR 2020] #37

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ひとことで言うと

Trainableなfeature regeneration layerを導入することで、featureを綺麗にする手法を提案。 Universal attackを対象にしていて、効果あり。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1906.03444

概要

・まず、フィルターの安定度は、重みの大きさによって上界が与えられる。・AEのノイズは、フィルターを通るごとに増幅していく。そのずれが小さいほど、「安定」と定義した。

スクリーンショット 2020-10-21 4 02 00

・モデル全体はpretrainして、freezeさせる。・regeneration layerだけ学習する。・regeneration layerは、susceptable なfeatureの上位50%だけをregenerationする。

スクリーンショット 2020-10-21 4 08 57

・Universal Attackに対してSOTA

スクリーンショット 2020-10-21 4 17 04

先行研究との差異

手法のキモ

評価方法

議論

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