Detecting Brittle Decisions for Free: Leveraging Margin Consistency in Deep Robust Classifiers
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research on adversarial training strategies to improve robustness, the decisions of even the most robust deep learning models can still be quite sensitive to imperceptible perturbations, creating serious risks when deploying them for high-stakes real-world applications. While detecting such cases may be critical, evaluating a model's vulnerability at a per-instance level using adversarial attacks is computationally too intensive and unsuitable for real-time deployment scenarios. The input space margin is the exact score to detect non-robust samples and is intractable for deep neural networks. This paper introduces the concept of margin consistency -- a property that links the input space margins and the logit margins in robust models -- for efficient detection of vulnerable samples. First, we establish that margin consistency is a necessary and sufficient condition to use a model's logit margin as a score for identifying non-robust samples. Next, through comprehensive empirical analysis of various robustly trained models on CIFAR10 and CIFAR100 datasets, we show that they indicate high margin consistency with a strong correlation between their input space margins and the logit margins. Then, we show that we can effectively and confidently use the logit margin to detect brittle decisions with such models. Finally, we address cases where the model is not sufficiently margin-consistent by learning a pseudo-margin from the feature representation. Our findings highlight the potential of leveraging deep representations to assess adversarial vulnerability in deployment scenarios efficiently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».