[2019] One Man's Trash is Another Man's Treasure: Resisting Adversarial Examples by Adversarial Examples

[gatheluck]

論文リンク

• arXiv

公開日（yyyy/mm/dd）

2019/11/25 CVPR 2020

概要

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Problem (want to solve)

敵対的摂動を加える変換を利用した防御手法を提案している。

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Novelty

• 入力画像に対して事前学習済のモデルを用いて計算された敵対的摂動を加えて変換し、変換後の画像を正しく分類するように分類器を学習するという防御手法を提案している。
• 事前学習済のモデルとしてシンプルなモデルを採用することで、Adversarial Trainingと比較して計算コストを小さく出来る。

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Result

• CIFAR-10、Tiny ImageNetを用いた実験では、white-boxの設定でPGD-ATと比較して頑健性が大きく向上。
• 一方で、通常の精度はPGD-ATと同程度低下。