Nya arbeten har visat effektiviteten av randomiserad utjämning som en skalbar teknik för att bygga neurala nätverk-baserade klassificeringar som är bevisligen robusta till 2 - norm adversarial perturbations. I det här dokumentet använder vi oss av kontradiktorisk utbildning för att förbättra prestandan vid randomiserad utjämning. Vi utformar en anpassad attack för släta klassifiatorer, och vi visar hur denna attack kan användas i en kontradiktorisk träningsmiljö för att öka den bevisbara robustheten hos släta klassifiatorer. Vi visar genom omfattande experiment att vår metod konsekvent överträffar alla befintliga 2 -robust klassificerare med en betydande marginal på ImageNet och CIFAR-10, etablerar state-of-the-art för bevisbara 2 -försvar. Våra kod- och utbildningsmodeller finns tillgängliga på http://github.com/Hadisalman/utjämning-adversarial.
Senare arbete fokuserar på kombination av randomiserad utjämning med kontradiktorisk utbildning och uppnår state of the art i termer av den påvisbara robusthet REF.
Provably Robust Deep Learning via Adversarially Trained Smoothed Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}