E-MART: An Improved Misclassification Aware Adversarial Training with Entropy-Based Uncertainty Measure
Notice bibliographique
Résumé
Recently, adversarial training (AT) has been demonstrated to be effective to improve deep neural network (DNN) robustness against adversarial examples. Among them, Misclassification Aware adveRsarial Training (MART) is the most promising one, which incorporates an explicit differentiation of misclassified examples as a regularizer. However, MART uses prediction error for identifying the misclassified examples, and yet it fails to achieve the greatest performance. This crux lies in the fact that the prediction error only focuses on the output probability regarding with the ground-truth label, neglecting the impact of the complement classes. In this paper, we offer a unique insight into the condition that emphasizes learning on misclassified examples, and propose an improved MART method with entropy-based uncertainty measure (termed as E-MART). Specifically, we consider the impact of the outputs from all classes and develop an entropy-based uncertainty measure (EUM) to provide reliable evidence that indicates the impact of the misclassified and correctly classified examples. Moreover, based on EUM, we conduct a soft decision scheme to optimize the loss function of AT, which help to make the efficient training for the model's final robustness. We have carried out experiments on CIFAR-10 dataset, and the experimental results demonstrate the effectiveness of our method.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».