Djupa inlärningssystem har blivit allmänt förekommande i många aspekter av våra liv. Tyvärr har det visat sig att sådana system är sårbara för kontradiktoriska attacker, vilket gör dem benägna att potentiellt olagliga och skadliga användningsområden. Att utforma djupa neurala nätverk som är robusta till kontradiktoriska attacker är ett grundläggande steg för att göra sådana system säkrare och utplaceras i en bredare variation av applikationer (t.ex., autonom körning), men viktigare är ett nödvändigt steg för att designa nya och mer avancerade arkitekturer som bygger på nya beräkningsparadigm snarare än marginellt modifiera befintliga. I detta papper introducerar vi PeerNets, en ny familj av konvolutionella nätverk alternerande klassiska Euclidean konvolutioner med graf konvolutioner för att utnyttja information från en graf av peer samples. Detta resulterar i en form av icke-lokal framåtutbredning i modellen, där latenta funktioner är beroende av den globala struktur som induceras av datagrafen, som är upp till 3× mer robust till en mängd vit-och svart-box kontrariska attacker jämfört med konventionella arkitekturer med nästan ingen nedgång i noggrannhet.
I REF definierar författarna en peer legalization lager, där latenta funktioner är beroende av strukturen som induceras av grafen.
PeerNets: Exploiting Peer Wisdom Against Adversarial Attacks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}