Equilibrando Eficiência e Robustez em Modelos de Aprendizado Profundo

À medida que os modelos de aprendizado profundo estão se tornando parte das nossas vidas diárias, é crucial torná-los seguros e fortes contra ataques. Esses ataques são pequenas alterações feitas nos dados de entrada que podem confundir os modelos e fazê-los falhar. Para combater isso, foi criado um método chamado Treinamento Adversarial. Esse processo ajuda os modelos a se tornarem mais robustos, mas também requer muito poder computacional extra. Isso levanta um problema: tentar fortalecer os modelos geralmente vem com custos mais altos.

Neste trabalho, investigamos dois métodos para comprimir modelos, poda de pesos estruturada e Quantização, para ver como eles afetam a Robustez contra ataques. Olhamos especificamente para como o Ajuste fino desses modelos comprimidos pode criar um equilíbrio entre o treinamento regular e o treinamento adversarial. Nossas descobertas mostram que comprimir modelos não reduz sempre sua força contra ataques. Na verdade, o ajuste fino de modelos já comprimidos pode melhorar significativamente sua robustez sem perder eficiência.

#Introdução

O uso crescente de modelos de aprendizado profundo levantou preocupações sobre o consumo de energia e a pegada de carbono que vem junto. Diferentes soluções estão sendo exploradas para tornar esses modelos mais eficientes. Uma abordagem é comprimir redes neurais para melhorar sua eficiência tanto durante o treinamento quanto na implementação. Técnicas como poda de redes neurais e quantização mostraram resultados promissores, muitas vezes com perda mínima de desempenho.

A poda envolve remover alguns parâmetros de um modelo para torná-lo menor e mais rápido. Existem dois tipos de poda: não estruturada, que remove parâmetros individuais, e estruturada, que remove grupos de parâmetros. A quantização envolve reduzir a precisão dos pesos ou ativações do modelo, o que pode diminuir bastante o uso de memória e acelerar o processamento.

Embora a compressão geralmente vise melhorar a eficiência, seus efeitos na robustez contra ataques adversariais não são muito claros. O treinamento adversarial é um método bem conhecido para fortalecer modelos, mas adiciona custos computacionais consideráveis, que podem entrar em conflito com os esforços para melhorar a eficiência, especialmente ao comprimir modelos.

#Objetivos

Nosso objetivo é ver se conseguimos alcançar tanto eficiência quanto defesas fortes contra ataques, analisando como a compressão de modelos impacta a robustez. Também queremos mostrar como o ajuste fino de modelos comprimidos pode levar a um desempenho melhor em comparação com o treinamento adversarial tradicional. Nossas contribuições incluem o seguinte:

• Analisar como a força adversarial afeta a compressão de modelos.
• Propor métodos para ajustar eficientemente redes neurais comprimidas para alcançar melhor robustez.
• Realizar experimentos detalhados usando poda de modelos e quantização em dois conjuntos de dados de benchmark para avaliar os efeitos do ajuste fino adversarial.
• Avaliar como a compressão de modelos impacta a robustez por meio da análise de características do modelo.

#Trabalhos Relacionados

A compressão de modelos em aprendizado de máquina se refere a reduzir o tamanho de um modelo enquanto mantém seu desempenho intacto. Modelos menores usam menos energia e rodam mais rápido, tornando-os adequados para dispositivos com recursos limitados, como celulares.

A poda remove parâmetros que têm efeito mínimo no desempenho. Pode ser estruturada ou não estruturada. A Poda Estruturada remove grupos de parâmetros, enquanto a poda não estruturada pode remover qualquer parâmetro individual.

A quantização reduz a precisão dos pesos ou ativações de alta para baixa precisão, o que reduz o uso de memória e acelera a inferência. Diferentes estudos compararam poda e quantização, descobrindo que a quantização geralmente apresenta um desempenho melhor.

Outros métodos para comprimir redes neurais incluem destilação de conhecimento, que ajuda a transferir informações de modelos maiores para menores. A fatoração de tensores é outra abordagem que reduz o número de parâmetros treináveis nos modelos.

Embora o principal objetivo da compressão seja aumentar a eficiência, pesquisas recentes também sugerem que pode afetar a robustez. Alguns estudos exploraram maneiras de combinar compressão com técnicas de aprimoramento de robustez.

#Métodos de Compressão e Robustez

O processo comum de compressão de modelos envolve treinar um modelo grande que pode sofrer overfitting, aplicar técnicas de compressão para reduzir seu tamanho e então fazer um ajuste fino para recuperar qualquer desempenho perdido. Em nosso trabalho, focamos em dois métodos de compressão: poda estruturada e quantização.

#Poda Estruturada

Utilizamos um método simples, mas eficaz, para poda chamado poda de filtros, focando em redes neurais convolucionais (CNNs). Cada camada convolucional em uma CNN processa dados de entrada através de uma série de filtros. Calculamos normas desses filtros para determinar quais têm menos impacto na saída. Filtros com as normas mais baixas são removidos para alcançar esparsidade.

#Quantização

A quantização envolve mapear números reais para inteiros. Esse processo geralmente usa um fator de escala e um ponto zero, com quantização uniforme assegurando que os valores estejam distribuídos uniformemente. Implementamos principalmente a Quantização Pós-Treinamento (PTQ), que pode ser aplicada rapidamente após um modelo ser pré-treinado, permitindo ajustes eficientes.

#Treinamento Adversarial

Para melhorar a robustez, o treinamento adversarial introduz ruídos pequenos, mas deliberados (ou distúrbios), nos dados de treinamento. Esse método treina modelos não apenas para reconhecer dados normais, mas também para lidar com entradas modificadas que foram projetadas para confundi-los. O objetivo é criar um modelo que tenha um bom desempenho em condições tanto limpas quanto adversariais.

#Configuração Experimental

#Dados e Modelos

Realizamos testes nos conjuntos de dados Fashion-MNIST e CIFAR10, que são comumente usados para estudar a robustez adversarial. Para o Fashion-MNIST, usamos um modelo CNN de 8 camadas, enquanto utilizamos a arquitetura ResNet-18 para o CIFAR10. Os experimentos foram conduzidos usando Pytorch em uma GPU poderosa.

#Hiperparâmetros

Definimos parâmetros específicos para treinamento e avaliação. Tanto o treinamento padrão quanto o adversarial foram executados por um número definido de épocas. Após aplicar a compressão do modelo, ajustamos os hiperparâmetros para o processo de ajuste fino a fim de otimizar o desempenho.

#Taxa de Poda e Precisão da Quantização

Para determinar os melhores níveis de compressão, experimentamos diferentes configurações em conjuntos de dados. Registramos como os modelos se saíram com e sem ajuste fino, constatando que o ajuste fino adversarial foi a técnica mais benéfica para melhorar o desempenho.

#Resultados

#Treinamento do Modelo Completo

Inicialmente, treinamos modelos completos sem compressão para servir como uma linha de base para avaliar o impacto da compressão. Observamos que os modelos padrão tinham pouca resiliência contra ataques, enquanto o treinamento adversarial os fortaleceu, embora reduzisse um pouco a precisão.

#Compressão de Modelo com Ajuste Fino Padrão

Em seguida, aplicamos poda estruturada e PTQ aos modelos. Descobrimos que, embora a poda reduzisse significativamente a precisão do modelo sem ajuste fino, o ajuste fino padrão ajudou a recuperar parte desse desempenho. No entanto, nem a poda nem a quantização se beneficiaram do ajuste fino padrão em termos de robustez adversarial.

#Compressão de Modelo com Ajuste Fino Adversarial

Testamos então o ajuste fino adversarial em modelos comprimidos. Essa abordagem permitiu que os modelos recuperassem desempenho, tanto em termos de precisão em testes quanto de robustez contra ataques. Com apenas três épocas de ajuste fino adversarial, alcançamos níveis de robustez comparáveis aos modelos treinados especificamente para resistência adversarial.

#Observações sobre Características Robusta e Não-Robusta

Examinamos as características intermediárias geradas por diferentes modelos. De maneira geral, modelos robustos mantiveram sua estrutura e consistência, mesmo sob ataques adversariais. Eles conseguiram distinguir melhor entre exemplos normais e adversariais do que seus equivalentes não robustos.

#Ganhos Computacionais

Nossas descobertas apontaram que o ajuste fino adversarial de modelos comprimidos oferece reduções significativas no tempo computacional. Por exemplo, passar de um treinamento adversarial completo para um ajuste fino pode economizar um tempo considerável, mantendo um desempenho robusto.

#Discussão e Limitações

Apesar dos resultados encorajadores, notamos que o ajuste fino por três épocas pode variar dependendo do conjunto de dados e do modelo. Além disso, embora tenhamos focado em duas técnicas de compressão, trabalhos futuros poderiam explorar métodos adicionais para aprimorar ainda mais a robustez contra vários tipos de ataques.

A avaliação da robustez foi principalmente limitada a um tipo de método de ataque. Estudos futuros poderiam testar a robustez contra diferentes técnicas adversariais para entender melhor as vulnerabilidades do modelo.

#Conclusão

Neste estudo, buscamos entender a relação entre compressão de modelos, desempenho e robustez adversarial. Demonstramos que o ajuste fino adversarial em modelos comprimidos pode resultar em desempenho que rivaliza com modelos treinados especificamente para resistência adversarial.

Nossos resultados sugerem que modelos eficientes podem ser alcançados sem sacrificar a robustez. A abordagem combinada de compressão de modelos e ajuste fino adversarial apresenta um caminho para criar modelos de aprendizado profundo que sejam tanto eficientes quanto seguros.