トリックに対するニューラルネットワークの信頼性向上
新しい手法が、AIモデルの敵対的な例への耐性を高めつつ、精度を維持することができる。
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人工知能（AI）、特にニューラルネットワークは、私たちの生活において大きな役割を果たしてきているよ。顔認識から自動運転車まで、これらのシステムは私たちをいろんな面で助けてくれる。でも、これらのシステムには大きな問題があるんだ：騙される可能性があるってこと。こうしたトリックは「敵対的サンプル」と呼ばれていて、入力データのちょっとした変化が間違った予測につながるんだ。例えば、ストップサインが画像のわずかな変更でイールドサインとして読み取られちゃうことがある。これは特に重大な状況に頼っているシステムにとって安全リスクを生むんだよ。
課題
研究者たちの主な質問は、これらのニューラルネットワークをどうやってもっと信頼性のあるものにするかってこと。彼らは、こうしたトリックに強いだけでなく、通常の状況でも良いパフォーマンスを発揮するモデルを作りたいんだ。そこで2つの一般的なアプローチが出てきた：
敵対的トレーニング： これは通常の入力とトリックを使った入力のミックスでモデルをトレーニングする方法。これでモデルのトリックに対する耐性が増すけど、新しいタイプのトリックにはまだ信頼性がないかもしれない。
認証トレーニング： これはモデルが信頼性高く動作することを保証することを目指す方法。でも、こうやってトレーニングされたモデルは、通常のタスクでパフォーマンスが落ちることが多いんだ。
どちらの方法にも利点と欠点があるから、研究者たちは両方の良いところを組み合わせた新しい解決策を探しているんだ。
私たちのアプローチ
私たちは、モデルの精度を高く保ちながら、敵対的サンプルに対しても強い抵抗を持つことを目的とした新しい方法を提案するよ。私たちのアプローチは二つの主要な部分から成り立ってる：
確率的頑健トレーニング： これはモデルの予測の不確実性を減らすことに焦点を当てている。モデルが入力を見たときに、高い確信を持って予測できるようにすることが目標なんだ。
ランタイム推論方法： これはモデルがリアルタイムで信頼性を確認できるようにする部分。モデルが予測をする時、その予測が正しい確率を評価して、一定の保証を提供するんだ。
仕組み
トレーニング方法は、モデルが似たような入力を見たときに予測のばらつきを減らすことを目指している。もし多くの似たような入力が似たような予測をするなら、それはモデルが信頼できる可能性が高いってことなんだ。だから、平均的な予測とそのばらつきの両方に注目するテクニックを使ってる。この二重の焦点が、モデルをさまざまなタイプのトリックに対して強化するのを助けるんだ。
推論時には、モデルが新しいデータに対する予測をする時に、その予測がどれくらい信頼できるかを評価する。これは、多くの似たような入力を調べて、それらの大多数が何を示唆しているかを見ることで行う。だから、たとえ単一の入力が間違った予測を導くことがあったとしても、多くの似たような入力の集合的な動作を考慮することで、モデルは信頼できる出力を提供できるんだ。
評価の重要性
私たちの方法がうまく機能することを確かめるために、従来の方法や新しいアプローチと比較してテストを行った。よく知られたデータセットを使って、モデルのパフォーマンスを測定したんだ。
重要な指標
いくつかの重要な指標に注目している：
- 標準精度： モデルが通常の入力で正しい予測をどれくらいするか？
- 認証頑健性率： モデルがトリックに対して抵抗力があると自信を持って言えるのはどれくらい？
- 認証頑健精度： 頑健性が認証された予測の中で、実際に正しいものはどれくらい？
実験結果
私たちの実験では、複数の標準データセットでモデルをトレーニングし、自分たちの方法を8つの他のよく知られたアプローチと比較した。
ベンチマークでのパフォーマンス
私たちの方法は、認証頑健精度において常に他の方法より優れていて、これはモデルが通常と敵対的な条件下でどれくらいうまく機能するかを反映している。
例えば、CIFAR-10のようなデータセットでテストした際、私たちの方法は他の方法を大きく上回る印象的な認証頑健精度を達成した。追加の頑健性を持ちながらも、標準精度ではほんの少しの妥協にとどまっていて、いいバランスを取っていることが見えたよ。
敵対的攻撃への防御
私たちは、モデルがさまざまな敵対的攻撃に対してどれだけ防御できるかも評価した。私たちのモデルは、他の方法と比較して優れた防御能力を示し、困難な攻撃シナリオにもかかわらず高い成功率を維持したんだ。
効率
もう一つの価値は効率だよ。私たちのトレーニングと推論の方法は迅速に実行できて、実世界のシナリオでの実用性を持っている。従来の方法の中にはトレーニングや推論に時間がかかるものもあるけど、私たちのアプローチは比較的速く、リアルタイムアプリケーションへの適用が可能であることを示しているんだ。
パフォーマンスの変動
私たちのモデルの仕組みを深く理解するために、トレーニングパラメータの調整が結果にどのように影響するかも検証した。
トレーニングパラメータ
近傍のサイズ（元の入力に似たと見なされる入力の範囲）を調整することで、認証頑健性のレベルが変わることが分かった。近傍のサイズが小さいほど、通常は頑健精度が向上することが分かり、最良の結果を得るためには注意深いパラメータ調整が重要だということが分かった。
さらに、トレーニング中に分散にかける重みを決定する重要性の要素を変更することで、さらに洞察を得た。私たちの結果は、最適な重みが全体的に最良のパフォーマンスをもたらすことを示している。
結論
要するに、私たちは敵対的サンプルに対するニューラルネットワークの頑健性を効果的に向上させ、精度を犠牲にしない方法を提案するよ。トレーニング戦略とランタイム評価に焦点を当てた二重のアプローチを採用することで、重要なシステムにおける信頼性を高める方法を示してきた。私たちの広範な評価は、さまざまなベンチマークにおいて私たちの方法が効果的であることを示しており、将来のより安全で信頼できるAIアプリケーションへの道を開いているんだ。
このアプローチは、敵対的サンプルに関する即時の懸念に対処するだけでなく、ニューラルネットワークの頑健性のさらなる進展のためのステージを設定し、AIセキュリティの広範な分野に貢献するんだ。
タイトル: Towards Certified Probabilistic Robustness with High Accuracy
概要: Adversarial examples pose a security threat to many critical systems built on neural networks (such as face recognition systems, and self-driving cars). While many methods have been proposed to build robust models, how to build certifiably robust yet accurate neural network models remains an open problem. For example, adversarial training improves empirical robustness, but they do not provide certification of the model's robustness. On the other hand, certified training provides certified robustness but at the cost of a significant accuracy drop. In this work, we propose a novel approach that aims to achieve both high accuracy and certified probabilistic robustness. Our method has two parts, i.e., a probabilistic robust training method with an additional goal of minimizing variance in terms of divergence and a runtime inference method for certified probabilistic robustness of the prediction. The latter enables efficient certification of the model's probabilistic robustness at runtime with statistical guarantees. This is supported by our training objective, which minimizes the variance of the model's predictions in a given vicinity, derived from a general definition of model robustness. Our approach works for a variety of perturbations and is reasonably efficient. Our experiments on multiple models trained on different datasets demonstrate that our approach significantly outperforms existing approaches in terms of both certification rate and accuracy.
著者: Ruihan Zhang, Peixin Zhang, Jun Sun
最終更新: 2023-09-02 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.00879
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.00879
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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