Вопрос или проблема
Вы часто слышите слово «Robustness» (устойчивость, определяемая как устойчивость модели к ложным корреляциям), связанное с противодействующими атаками и обобщением вне распределения, и задаетесь вопросом, как эти концепции взаимосвязаны?!
Ну, чтобы начать, Facebook обратил внимание на проблему устойчивости в своем пакете Captum в учебнике под названием «Robustness with Image Classification» [1]. В данном учебнике Facebook рассматривает устойчивость в контексте «Устойчивости к противодействующим атакам», где производительность модели должна оставаться последовательной под воздействием противодействующих атак, подобно стресс-тестированию в науке о надежности.
Кроме того, Google также рассмотрел устойчивость в демо-ноутбуке Colab их нового высококлассного предобученного классификатора изображений Vit-Pixel [2]. Google, как и Facebook, рассмотрел устойчивость, как показано на изображении ниже, как «Устойчивость к противодействующим атакам», примененную в виде гауссовского шума. Фактически, Facebook даже использовал «гауссовское размытие» как один из типов противодействующих атак в своем учебнике [1]. Более того, Google, как вы можете видеть на изображении, утверждает, что устойчивая модель к противодействующим атакам также устойчива к данным, с измененными коваридатами. В то время как Google в своем блоге, представляя Vit-Pixel, определяет данные с измененными коваридатами в категории «Обобщение вне распределения» [3].
В целом, устойчивая модель к противодействующим атакам устойчива к данным с измененными коваридатами, и, следовательно, должна иметь высокую производительность обобщения «вне распределения». Обобщение «вне распределения» также определяется как «обобщение по домену» Facebook в [4] и измеряется по производительности модели (классификатора изображений в этом контексте) в предсказании одного и того же класса, но из другого источника данных. С высокой производительностью OOD обобщения модель может быть доверена в производстве.
Ответ или решение
Связь между устойчивостью к враждебным атакам и обобщением вне распределения (OOD)
Устойчивость моделей машинного обучения к враждебным атакам и их способность к обобщению на внераспределенных данных (OOD) стали важными темами в области искусственного интеллекта. Эти понятия взаимосвязаны, и понимание их связи может значительно повысить надежность систем, использующих машинное обучение.
Устойчивость к враждебным атакам
Устойчивость, в контексте устойчивости моделей, определяется как способность модели сохранять высокую производительность при наличии спurious корелляций или умышленных искажений данных, таких как враждебные атаки. Примеры таких атак включают изменение изображений, добавление шума (например, гауссового) и другие методы, целью которых является обман модели.
Тutorial Facebook по Captum (1) иллюстрирует, как важно тестировать модели на устойчивость. Подход, схожий с тестированием надежности в инженерии, показывает, что устойчивые модели способны справляться с враждебными атаками, сохраняя свою производительность.
Обобщение вне распределения (OOD)
Обобщение вне распределения – это способность модели делать предсказания на данных, которые отличаются от тех, на которых она была обучена. Google в своем блоге про Vit-Pixel (3) связывает устойчивость моделей к враждебным атакам с их эффективностью на когерентно смещенных данных. Когда модель устойчива к враждебным атакам, предполагается, что она также может справляться с объяснимыми искажениям в распределении данных – это и есть обобщение OOD.
Теоретическая связь
Исходя из анализа, можно сделать два основных вывода:
-
Связь устойчивости и OOD обобщения: Если модель демонстрирует высокую устойчивость к враждебным атакам, это может указывать на ее способность к обобщению на внераспределенные данные. Модели, которые плохо справляются с атаками, скорее всего, также будут иметь проблемы с предсказанием на новых, незнакомых данных. Следовательно, поэтому стойкость к атакам может быть важным индикатором ее общей надежности.
-
Общий принцип: Оба понятия опираются на общую идею о том, что модели не должны просто подстраиваться под конкретные данные обучения. Высокая устойчивость к враждебным атакам и высокое OOD обобщение подразумевают, что модель способна выявлять истинные паттерны в данных, а не следовать по ложным корреляциям. Это становится особенно актуальным в контексте реальных приложений, где данные могут быть подвержены изменениям, шуму или атакам со стороны злоумышленников.
Таким образом, можно утверждать, что устойчивость к враждебным атакам и обобщение вне распределения являются взаимосвязанными концепциями, которые влияют на надёжность и производительность моделей в реальных условиях. Способность модели сохранять свою эффективность как в условиях атак, так и в новых (внераспределенных) данных может повысить доверие к её внедрению в производственных системах.
Заключение
Для достижения высокой производительности и надежности в современных моделях машинного обучения критически важно понимать и учитывать как устойчивость к враждебным атакам, так и обобщение вне распределения. Это понимание не только расширяет горизонты применения технологий, но и способствует созданию более безопасных и доверительных систем искусственного интеллекта.