Avançando o Design de Redes Neurais Robusta com NAS

A Busca por Arquitetura Neural (NAS) é uma forma de encontrar designs melhores para redes neurais profundas (DNNs). Os pesquisadores usam NAS pra criar modelos que mandam bem em tarefas como classificar imagens ou detectar objetos. Um desafio é que esses modelos podem ser vulneráveis a pequenas mudanças nos dados de entrada, chamadas de Ataques Adversariais. Quando esses ataques acontecem, o modelo pode dar resultados errados, o que é um problema grande para aplicações que precisam ser confiáveis, tipo carros autônomos ou sistemas de reconhecimento facial. Então, encontrar modelos que consigam resistir a esses ataques é super importante.

Com o tempo, várias técnicas foram desenvolvidas pra deixar os DNNs mais robustos contra esses exemplos adversariais. Alguns métodos mudam a forma como o modelo é treinado, enquanto outros modificam a estrutura do modelo. Os pesquisadores estão cada vez mais interessados em criar modelos que já sejam robustos por natureza a esses tipos de ataques, em vez de depender de técnicas externas. Contudo, projetar esses modelos pode ser bem difícil e demorado. É aí que o NAS entra pra ajudar, automatizando a busca por essas arquiteturas robustas.

A ideia principal do NAS é identificar os melhores designs possíveis de redes neurais, explorando um conjunto de opções pré-definidas. Pra fazer isso da melhor forma, os pesquisadores precisam avaliar como cada design se desempenha, que é uma parte crítica do processo. As estratégias comuns de busca incluem algoritmos evolucionários e aprendizado por reforço, entre outros.

À medida que as pesquisas avançam, mais foco está sendo dado em melhorar a robustez dos DNNs contra vários ataques adversariais. Encontrar modelos que continuam efetivos sob múltiplos tipos de ataques, incluindo diferentes técnicas adversariais, ainda é um desafio significativo devido ao alto custo computacional.

#Ataques Adversariais

Os ataques adversariais têm a intenção de gerar pequenas mudanças específicas nos dados de entrada que fazem um modelo fazer previsões erradas. Essas mudanças podem causar sérios problemas para os DNNs. Existem duas categorias principais de ataques adversariais: ataques baseados em norma e ataques semântico. Os ataques baseados em norma focam em ajustar os valores dos pixels de uma maneira definida por normas matemáticas, enquanto os ataques semânticos manipulam características como brilho ou cor de uma forma que ainda parece natural pros humanos.

Ataques compostos combinam diferentes tipos de métodos adversariais pra aumentar sua eficácia. Avaliar como os modelos se saem contra esses ataques adversariais é uma tarefa difícil porque isso desacelera bastante o processo de avaliação.

#NAS para Arquiteturas Robusta

Enquanto os pesquisadores buscam formas de melhorar a robustez dos DNNs, alguns têm recorrido às técnicas de NAS. Esses métodos podem encontrar automaticamente arquiteturas de modelos que são mais resistentes a ataques adversariais. O objetivo geral é descobrir arquiteturas de alto desempenho enquanto se minimiza o tempo e o esforço computacional envolvidos no processo de busca.

O processo de busca geralmente inclui definir o espaço das possíveis arquiteturas, avaliar seu desempenho e selecionar as melhores opções. Os métodos existentes para NAS podem ser divididos em duas categorias principais: abordagens diferenciáveis e não diferenciáveis. Métodos diferenciáveis usam técnicas matemáticas pra acelerar o processo de busca, enquanto métodos não diferenciáveis avaliam cada arquitetura contra ataques adversariais separadamente. Apesar de os métodos não diferenciáveis serem demorados, eles adicionam flexibilidade ao processo de avaliação da arquitetura.

#Abordagem Proposta

Pra lidar com os desafios de avaliar a robustez dos modelos contra múltiplos tipos de ataques adversariais, uma nova abordagem foi introduzida. Essa busca eficiente por arquiteturas neurais robustas envolve uma combinação de estratégias pra reduzir o tempo e o esforço gastos na avaliação, enquanto mantém um alto nível de precisão.

Os principais componentes dessa abordagem incluem:

1. Busca por Arquiteturas Robusta: O novo método explora uma ampla gama de designs de arquitetura, considerando a robustez contra vários tipos de ataques adversariais. Isso inclui avaliar modelos contra vários ataques baseados em norma, ataques adversariais semânticos e ataques adversariais compostos.

2. Análise de Correlação: Ao analisar a relação entre diferentes Métricas de Avaliação, a proposta busca reduzir o número de avaliações ao combinar tipos semelhantes de ataques. Isso ajuda a simplificar o processo e minimiza cálculos desnecessários.

3. Modelos Substitutos de Multi-fidelidade: Essa estratégia envolve a criação de um modelo mais simples que aproxima o desempenho da arquitetura mais complexa. Treinando esse modelo substituto com menos dados e refinando-o com dados de maior qualidade, o processo de busca pode ficar mais rápido e eficiente.

O objetivo geral é encontrar arquiteturas neurais amplamente robustas enquanto minimiza os custos computacionais.

#Métodos para Busca Eficiente

Essa seção explora mais a fundo as duas principais estratégias usadas no método de busca eficiente proposto.

#Análise de Correlação

A estratégia de análise de correlação foca em entender quais tipos de métricas de avaliação são semelhantes. Identificando métricas similares, os pesquisadores podem combinar avaliações pra reduzir o total que precisa ser calculado. Por exemplo, se duas avaliações estiverem altamente correlacionadas, pode ser suficiente realizar apenas uma delas.

Como parte desse processo, os pesquisadores amostram várias arquiteturas e avaliam seu desempenho. Se duas avaliações resultarem em resultados semelhantes, elas podem ser fundidas, o que reduz a carga total de realizar muitas avaliações separadas.

#Modelos Substitutos de Multi-fidelidade

A abordagem de multi-fidelidade introduz o uso de modelos substitutos pra substituir avaliações complexas durante o processo de busca de arquitetura. Usar um modelo mais simples permite previsões mais rápidas sobre o desempenho, enquanto ainda mantém um alto grau de precisão.

Inicialmente, o substituto pode ser treinado usando uma quantidade menor de dados. Essa avaliação de baixa fidelidade serve como ponto de partida. Uma vez que o modelo substituto esteja estabelecido, ele pode ser refinado usando dados de alta fidelidade, que representam um conjunto maior de amostras de dados. Esse processo iterativo permite que o substituto aprenda e preveja melhor o desempenho real sem precisar dos recursos computacionais necessários pra avaliações extensivas.

#Configuração Experimental

Pra testar o método proposto, os pesquisadores realizaram experimentos usando conjuntos de dados padrão chamados CIFAR10 e CIFAR100, que contêm imagens rotuladas. O objetivo era avaliar a robustez das arquiteturas encontradas através do novo método em comparação com modelos existentes.

#Conjuntos de Dados

• CIFAR10: Esse conjunto de dados contém 50.000 imagens de treinamento e 10.000 imagens de teste em 10 classes.
• CIFAR100: Semelhante ao CIFAR10, mas contém 100 categorias, oferecendo uma gama de classes mais diversificada.

Nesses experimentos, os pesquisadores compararam o desempenho de diferentes arquiteturas, incluindo tanto as projetadas manualmente quanto as buscadas usando NAS.

#Métricas de Avaliação

A avaliação considerou várias métricas, incluindo:

• Precisão limpa (quão bem o modelo se sai em imagens não alteradas)

• Precisão robusta sob vários ataques adversariais, incluindo:

  • Ataques baseados em norma (como FGSM e PGD)
  • Ataques semânticos (como matiz e brilho)
  • Ataques adversariais compostos

#Resultados

Os resultados dos experimentos mostram que o método de busca eficiente proposto consegue identificar arquiteturas que se saem bem sob vários tipos de ataques adversariais.

#Desempenho no CIFAR10

No conjunto de dados CIFAR10, as arquiteturas descobertas através do método proposto mostraram melhorias significativas em robustez contra ataques adversariais em comparação com arquiteturas existentes. Enquanto alguns modelos projetados manualmente conseguiram alta precisão limpa, eles não se saíram tão bem sob condições adversariais.

O novo método conseguiu encontrar arquiteturas que mantiveram um bom equilíbrio entre precisão limpa e robustez contra vários ataques, demonstrando sua eficácia. Notavelmente, o método proposto não apenas forneceu melhores arquiteturas, mas também fez isso com menos tempo computacional em comparação com outros métodos existentes.

#Desempenho no CIFAR100

Resultados semelhantes foram observados no conjunto de dados CIFAR100, onde as novas arquiteturas descobertas superaram muitos modelos existentes. A precisão robusta alcançada por essas arquiteturas foi significativamente maior do que a de arquiteturas projetadas manualmente e selecionadas aleatoriamente.

Enquanto alguns modelos existentes se saíram bem sob tipos específicos de ataques, eles não ofereceram o mesmo nível de robustez em geral. O método proposto se destacou em encontrar modelos que permanecem eficazes sob uma variedade de condições.

#Conclusão

A pesquisa apresentou um novo método pra buscar eficientemente arquiteturas neurais robustas que conseguem aguentar múltiplos tipos de ataques adversariais. Ao empregar análise de correlação e modelagem substituta de multi-fidelidade, a abordagem minimizou os custos computacionais enquanto mantinha altos níveis de precisão.

Os resultados de ambos os conjuntos de dados CIFAR10 e CIFAR100 demonstraram a eficácia desse método pra descobrir arquiteturas que se saem bem sob vários ataques adversariais. Isso abre novas possibilidades pra criar modelos mais confiáveis em aplicações do mundo real onde a robustez é um fator crítico.

Trabalhos futuros podem focar em refinar ainda mais as estratégias de busca e avaliar diferentes arquiteturas de modelos. O objetivo é continuar melhorando a eficiência e eficácia das técnicas de NAS na identificação de DNNs robustos que possam resistir a diversas ameaças adversariais.