- On the Security Risks of AutoML [38.0]
Neural Architecture Search(NAS)は、与えられたタスクに適したモデルを自動的に検索する、新たな機械学習パラダイムである。 手動で設計したモデルと比較すると、NAS生成モデルは様々な悪意ある攻撃に対して大きな脆弱性を被る傾向にある。 本稿では,セル深さの増大やスキップ接続の抑制など,このような欠点を軽減するための対策の可能性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Oct 2021 14:04:15 GMT)- Neural Architecture Searchによるモデルは手動で設計した手法と比較して悪意のある攻撃の影響を受けやすいとの報告。NASでは学習時の早い段階で候補のモデルを評価するため、速く収束するモデルが選ばれる傾向があり、攻撃が容易とのこと。