Robust accuracy

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[논문 리뷰] (CERTIFIED!!) ADVERSARIAL ROBUSTNESS FOR FREE!

Conference : ICLR 2023 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2206.10550.pdf Abastract 본 논문에서는 off-the-shelf pre-trained model만을 활용해서 $l_2$-norm bounded perturbation에 대한 certified adversarial robustness SOTA를 달성했다. 이를 위해 pretrained DDPM(denoising diffusion probabilistic model)과 high-accuracy classifier를 결합하여 기존의 denoised smoothing approach를 인스턴스화했다. 이러한 방식은 모델의 파라미터를 fine tuning 하거나 retraining 할 필요 없다는 장..

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[논문 리뷰] Diffusion Models for Adversarial Purification

Conference : ICML 2022 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2205.07460.pdf Abstract Adversarial purification은 생성 모델을 사용하여 adversarial purturbation을 제거하는 defense 방법이다. 이러한 방법은 attack 형태와 classification model의 형태를 가정하지 않으므로, 보이지 않는 위협으로부터 기존의 classifier를 robust 하게 만들 수 있다. 그러나 현재 이러한 방법의 성능은 adversarial training 방법에 비해 뒤떨어진다. 이 논문에서는 adversarial purification을 위해 diffusion model을 사용하는 DiffPure 모델을 제안한다. a..

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