Abstract-A multilayer perceptron kan bete sig som en generativ klassificering genom att tillämpa dubbelriktat lärande (BL). Den består av att träna ett oriktat neuralt nätverk för att kartlägga ingång till utgång och vice versa; därför kan den producera en klassificering i en riktning, och en generator i motsatt riktning för samma data. BL:s inlärningsprocess försöker reproducera den neuroplasticitet som anges i hebbianteorin med hjälp av endast bakåtutbredning av fel. I detta dokument introduceras två nya inlärningstekniker som använder BL för att förbättra robustheten till vitt brus statiskt och kontradiktoriskt exempel. Den första metoden är dubbelriktad förökning av fel, som felförökning sker i bakåt och framåt riktningar. Motiverade av det faktum att dess generativa modell får som ingång en konstant vektor per klass, introducerar vi som en andra metod hybrid kontraversarial nätverk (HAN). Dess generativa modell får en slumpmässig vektor som ingång och dess utbildning är baserad på generativa kontrariska nätverk (GAN). För att bedöma BL:s prestanda utför vi experiment med flera arkitekturer med fullständiga och konvolutionella skikt, med och utan fördomar. Experimentella resultat visar att båda metoderna förbättrar robustheten till vitt brus statiska och kontradiktoriska exempel, och även öka noggrannheten, men har olika beteende beroende på arkitektur och uppgift, är mer fördelaktigt att använda den ena eller den andra. Ändå ger HAN med hjälp av en konvolutionell arkitektur med batch normalisering enastående robusthet, nå state-of-the-art noggrannhet på kontradiktoriska exempel på handskrivna siffror.
REF föreslog dubbelriktat lärande, där nätverket utbildas som en klassificerings- och generator, med ett tillhörande kontradiktoriskt nätverk, i två olika riktningar och fann att det gör den utbildade klassificeringsgivaren mer robust mot kontradiktoriska attacker.
Bidirectional Learning for Robust Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}