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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-13 16:25 訓練画像の色量子化を用いた深層ニューラルネットワークの敵対的サンプル耐性の強化 ○宮里俊太郎・山崎俊彦・相澤清晴（東大）  EMM2018-109 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，画像分類に関するセキュリティ上の脅威である敵対的サンプル（Adversarial Example）に対して耐性のあるニューラルネットワークを訓練する方法を提案する. まず, 訓練画像のRGB値の情報を落とすことによって, Adversarial Exampleではないデータに対する精度を保ったまま, Adversarial Exampleに対する精度を上げられることを示す. また, ニューラルネットワークの誤差逆伝播直前に誤差が最大になるように量子化レベルを決めることで, さらに耐性が向上することを示す. そして, 量子化を用いた訓練をしたモデルのアンサンブルを構成し, 画像を判別不能と出力することを許した場合は先行研究と同等以上の耐性となることを実験的に示す. |
| （英） | In this research, we propose a method to train a neural network that is robust to adversarial examples to image classification. First, we show that the accuracy of adversarial example can be improved while keeping the accuracy of data which is not adversarial example by dropping RGB value information of the training image. In addition, we suggest that the robustness improves further by determining the quantization level so that the loss function is maximized just before back propagation of the neural network. Finally, we report the ensemble of the model trained with quantization accomplished the same performance as the model adversarial trained, if they can reject indeterminate examples. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / adversarial example / / / / / / |
| （英） | deep learning / adversarial example / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 494, EMM2018-109, pp. 95-100, 2019年3月. | |
| 資料番号 | EMM2018-109 | |
| 発行日 | 2019-03-06 (EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMM2018-109 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2019-03-13 - 2019-03-14 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | TBD |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2019-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 訓練画像の色量子化を用いた深層ニューラルネットワークの敵対的サンプル耐性の強化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving the robusteness of neural networks to adversarial examples by reducing color depth of training inage data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | adversarial example / adversarial example |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮里 俊太郎 / Shuntaro Miyazato / ミヤザト シュンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / ヤマサキ トシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-13 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2018-109 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.494 |
| ページ範囲 | pp.95-100 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-06 (EMM) |
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