A mesterséges intelligencia kutatói a Google, a Carnegie Mellon Egyetem és a Bosch Center for AI csapata rendkívüli áttörést ért el az adverziális robosztusság területén. A forradalmi módszer jelentős fejlődést és gyakorlati következményeket mutat be, közelebb hozva minket a biztonságosabb és megbízhatóbb AI rendszerekhez.
Ez a kutatás egy egyszerű és hatékony megközelítést vezet be a legjobb minőségű adverziális robosztusság eléréséhez a zavarokkal szemben. A csapat bebizonyítja, hogy ezt a célt el lehet érni az előzetesen képzett modellek felhasználásával, ami egyszerűsíti a modellek megerősítésének folyamatát az adverziális fenyegetésekkel szemben.
Lépéselőny a Kifinomult Zajszűrés segítségével
A kutatók olyan forradalmi megoldást értek el, amely egy képzett zajszűrési diffúziós probabilisztikus modellt kombinál egy magas pontosságú osztályozóval, és így elérte a 71% pontosságot az ImageNet adverziális zavaraihoz. Ez az eredmény jelentős 14%-os javulást jelent az előző minősített módszerekhez képest.
Gyakorlati és hozzáférhető
Ez a módszer egyik kulcsfontosságú előnye, hogy nem igényel bonyolult finomhangolást vagy újraértékelést. Ezért rendkívül gyakorlatias és könnyen alkalmazható különböző területeken, különösen azokon, amelyek védelmet igényelnek az adverziális támadásokkal szemben.
Egyedi zajszűrési technika
A kutatásban alkalmazott technika egy kétlépéses folyamatot tartalmaz. Először egy zajszűrő modellt használnak a hozzáadott zaj eltávolítására, majd egy osztályozó meghatározza a kezelt bementet label-jét. Ez a folyamat lehetővé teszi a véletlenszerű simítást az előzetesen képzett osztályozókon.
Zajszűrési diffúziós modellek kihasználása
A kutatók kiemelik a zajszűrési diffúziós probabilisztikus modellek alkalmasságát a zajszűrő mechanizmusok zajszűrési lépéséhez. Ezek a modellek, amelyeket a képgenerálás területén elismertek, hatékonyan helyreállítják a zajos adatel
The source of the article is from the blog exofeed.nl