RobustART: 画像処理理の頑健性に関するベンチマーク/API

  • RobustART: Benchmarking Robustness on Architecture Design and Training Techniques [170.3]
    ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の雑音に弱い。 アーキテクチャ設計とトレーニングのテクニックが堅牢性にどのように影響するかに関する包括的な研究はない。 本稿では,ImageNet上での包括性調査ベンチマークを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 15 Sep 2021 08:15:57 GMT)
    • ImageNetをベースにした頑健性に関するベンチマーク/APIの提案。成果自体も有用だと思うが、最新のものを含む既存アーキテクチャやテクニックを幅広く分析しており非常に参考になる内容。
    • 広範な分析を行った結果「①TransformerとMLP-MixerではAdversarial Trainingで扱っているノイズ（natural, system, adversarial noise）に対する頑健性、精度が向上する。」「②同程度のサイズであればnatural noiseとsystem noiseに対してはCNN > Transformer > MLP-Mixerの順で頑健、adversarial noiseに対してはTransformer > MLP-Mixer > CNNの順に頑健」「③ほぼすべてのモデルについてモデルサイズの増加でよりロバストになる。ただし、軽量化を狙ったアーキテクチャ（EfficientNetやMobileNetV2/V3）の一部はロバスト性が向上しない」がわかったとのこと。
      • CNNとTransformerの比較結果は局所的な特徴量に強いCNNと大域を見れるTransformerの差異によるものだろうか。モデルサイズが大きくなるとよりロバストになるというのは過去にも指摘されていたが、軽量モデルではそれが当てはまらないというのも中身を詳細に分析したくなる。大規模の比較なのでほかにもモデル間の差異がありそうで面白い。
    • プロジェクトサイトはhttp://robust.art/

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