使用区间边界传播训练大规模可证明鲁棒的神经网络

这篇论文探讨了可扩展的可验证训练技术，用于实现对对抗性扰动具有可证明鲁棒性的图像分类。研究者提出了一种名为区间边界传播（Interval Bound Propagation, IBP）的简单边界技术，该技术能够训练出大规模的、具有可证明鲁棒性的神经网络，同时在准确率上超越了现有的先进方法。 1. 可验证训练与可证明鲁棒性 可验证训练的目标是确保模型对一定范围内的输入扰动具有鲁棒性，而不仅仅是对特定攻击方式。传统的深度学习模型可能会因微小的对抗性扰动而失效，而可证明鲁棒的模型则能够在数学上保证对一定范数内的扰动保持稳定。 2. 对抗性扰动与模型稳健性 对抗性扰动是故意设计来误导神经网络的小幅度输入修改。这类扰动可能导致模型的错误预测，对模型的稳健性和安全性构成威胁。为了增强模型的鲁棒性，研究者们尝试通过训练来抵抗这类扰动。 3. 区间边界传播（IBP） IBP是一种用于确定模型输出范围的分析方法，通过传播输入和权重的上下界来计算输出的区间边界。这种技术可以用来建立对抗性扰动的上限，从而确保模型的鲁棒性。 4. PGD与MIP求解器 论文指出，尽管PGD（Projection Gradient Descent）通常用于评估模型的对抗性鲁棒性，但它并不足以确保模型对所有可能的对抗性扰动的鲁棒性。相反，通过结合MIP（Mixed Integer Programming）求解器，可以进行全面的搜索，找到最坏情况的对抗性扰动，从而更好地评估和训练模型。 5. 优化与超参数调整 研究者发现，适当的损失函数和超参数规划能让网络适应IBP的边界，从而得到更紧的边界估计。这改进了学习过程，使得IBP在大模型上的应用更加高效且稳定，同时也提高了在多个数据集（如MNIST，CIFAR-10和SVHN）上的性能。 6. 鲁棒性验证与ImageNet 通过在缩放版本的ImageNet上进行实验，研究者证明了他们的方法能够超越已知的验证边界，这进一步证实了IBP在可证明鲁棒性方面的有效性。 这篇论文提供了一种有效且可扩展的训练方法，通过IBP技术增强了深度神经网络的可证明鲁棒性，解决了以往方法在大模型上的扩展性问题，并在实际数据集上实现了最佳结果。这种方法不仅提升了模型的理论鲁棒性，也为未来的研究提供了新的方向。