Vi föreslår en hämtning-augmented convolutional nätverk och föreslår att träna den med lokal mixup, en ny variant av den nyligen föreslagna mixup algoritm. Den föreslagna hybridarkitekturen, som kombinerar ett konvolutionsnätverk och en off-the-shelf hämtningsmotor, utformades för att mildra den negativa effekten av icke-manifold adversariala exempel, medan den föreslagna lokala mixup adresser on-manifold sådana genom att uttryckligen uppmuntra klassificeringsgivaren att lokalt bete sig linjärt på datagrenröret. Vår utvärdering av det föreslagna tillvägagångssättet mot fem lättillgängliga kontradiktoriska attacker på tre datauppsättningar-CIFAR-10, SVHN och ImageNet-visar den förbättrade robustheten jämfört med vaniljkonvolutionsnätet.
REF förstärker det konvolutionella nätverket med ett off-the-shelf bildsökningssystem för att mildra den negativa effekten av "off-manifold" kontraversariella exempel, och använder lokal mixup för att öka robustheten till "onmanifold" kontraversariella exempel.
Retrieval-Augmented Convolutional Neural Networks for Improved Robustness against Adversarial Examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}