Motgångar mot bildklassificeringssystem innebär utmaningar för konvolutionsnätverken och möjligheter att förstå dem. Denna studie tyder på att motsträviga störningar på bilder leder till buller i de funktioner som konstrueras av dessa nätverk. Motiverade av denna iakttagelse utvecklar vi nya nätverksarkitekturer som ökar den kontradiktoriska robustheten genom att utföra denoiserande funktioner. Specifikt innehåller våra nätverk block som denoise funktioner med hjälp av icke-lokala medel eller andra filter; hela nätverk är utbildade end-to-end. I kombination med kontradiktorisk träning förbättrar vår funktion denoiserande nätverk avsevärt den senaste tekniken i kontradiktorisk robusthet i både white-box- och black-box-angreppsinställningar. På ImageNet, under 10-iteration PGD white-box attacker där tidigare konst har 27,9% noggrannhet, vår metod uppnår 55,7%; även under extrem 2000-iteration PGD white-box attacker, vår metod säkrar 42,6% noggrannhet. Vår metod var rankad först i Competition on Adversarial Attacks and Defenses (CAAD) 2018 -det uppnådde 50,6% klassificering noggrannhet på en hemlig, ImageNet-liknande testdataset mot 48 okända angripare, överträffar tvåan strategi med 10%. Koden finns på https://github.com/facebookresearch/ ImageNet-Adversarial-Training.
Motståndsutbildning är ett gemensamt försvar för kontradiktoriska exempel, som uppnår toppmodern robusthet i bildklassificering REF.
Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}