[2019] Efficient Adversarial Training with Transferable Adversarial Examples

[gatheluck]

論文リンク

• arXiv

公開日（yyyy/mm/dd）

2019/12/27

概要

TeX

% 2019/12/27
@inproceedings{
    zheng2020efficient,
    title={Efficient Adversarial Training with Transferable Adversarial Examples},
    author={Haizhong Zheng and Ziqi Zhang and Juncheng Gu and Honglak Lee and Atul Prakash},
    booktitle=CVPR,
    year={2020}
}

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Problem (want to solve)

Adversarial Training (AT) の計算コストを小さくしたい。直近のepochのモデルに対するAEsは現在のモデルに対しても高い転移性を持つことを利用して計算を高速化したい。

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Novelty

• 直近のepochのモデルに対するAEsは現在のモデルに対しても高い転移性を持つことを利用したPGDの変化形である、Accumulative PGDを提案。
• Accumulative PGDを使用した、新しいAT手法であるAdversarial Training with Transferable Adversarial examples (ATTA)を提案。

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Result

• CIFAR-10ではlinf-PGDに対して、Free ATやYOPOよりも頑健性が高く、学習も高速。
• ATTAで学習したモデルはC&Wなど学習には使用されていないモデルに対しても頑健になっていることを確認。（Table 5）