Abstrakt. Vi studerar den nyligen införda stabilitetsträningen som en allmän metod för att öka robustheten hos djupa neurala nätverk mot inmatningsstörningar. I synnerhet utforskar vi dess användning som ett alternativ till dataförstärkning och validerar dess prestanda mot ett antal distorsionstyper och omvandlingar inklusive kontradiktoriska exempel. I vår bildklassificering i ImageNet-skala utförs stabilitetsträning på ett par eller till och med överträffar dataförstärkning för specifika transformationer, samtidigt som den konsekvent erbjuder förbättrad robusthet mot ett bredare spektrum av distorsionsstyrkor och typer som inte syns under träningen, ett betydligt mindre hyperparameterberoende och mindre potentiellt negativa biverkningar jämfört med dataförstärkning.
En alternativ metod för dataförstärkning bygger på stabilitetsutbildning och visar robusthet mot en rad snedvridningar REF.
Achieving Generalizable Robustness of Deep Neural Networks by Stability Training
{'venue': 'DAGM GCPR 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11824, 360-373, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}