目录概主要内容IBPCROWNCROWN-IBP训练的技巧写在最后代码

Gowal S., Dvijotham K., Stanforth R., Bunel R., Qin C., Uesato J., Arandjelovic R., Mann T. & Kohli P. Scalable verified training for provably robust image classification. In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2019.

Zhang H., Weng T., Chen P., Hsieh C. & Daniel L. Efficient Neural Network Robustness Certification with General Activation Functions. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2018.

Zhang H., Chen H., Xiao C., Gowal S., Standforth R., Li B., Boning D. & Hsieh C. Towards Stable and Efficient Training of Verifiably Robust Neural Networks. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020.

概

一种可验证的提高网络鲁棒性的方法.

主要内容

IBP

假设第k层表示为:

[z_k = h_k(z_{k-1}) = sigma_k (W_k z_{k-1} + b_k), : k=1,2,cdots, K.
]

一般的分类网络, 要求:

[e_y^Tz_K ge e_j z_K, : forall j
ot= y,
]

其中(e_j)只有第(j)个元素为1, 其余均为0.
相应的, 如果考虑鲁棒性, 则需要

[forall z_0 in mathcal{X}(x_0):= {x| |x-x_0|_{infty} < epsilon },
]

[[z_K]_y = e_y^Tz_K ge e_j^T z_K = [z_K]_j, : forall j
ot= y,
]

成立.

现在, 假设已知

[underline{z}_{k-1} le z_{k-1} le overline{z}_{k-1},
]

并令

[mu_{k-1} = frac{overline{z}_{k-1} + underline{z}_{k-1}}{2} \
r_{k-1} = frac{overline{z}_{k-1} – underline{z}_{k-1}}{2} \
mu_k = W_k mu_{k-1} + b \
r_k = |W_k|r_{k-1} \
]

则

[mu_k – r_k le W_k z_{k-1} + b le mu_k + r_k,
]

其中(|cdot|)是element-wise的绝对值.

注:

[max_{x in [underline{x}, overline{x}]} quad a cdot x
Rightarrow x =
left {
egin{array}{ll}
overline{x}, & a ge 0 \
underline{x}, & a < 0
end{array}
ight .
Rightarrow
a cdot x = frac{a(overline{x}+underline{x})}{2} + frac{|a|(overline{x}-underline{x})}{2}.
]

倘若激活函数(sigma)是单调的, 进而有

[underline{z}_k = sigma_k(mu_k – r_k), : overline{z}_k = sigma_k (mu_k + r_k) \
underline{z}_k le z_k le overline{z}_k.
]

以此类推, 我们可以获得:

[underline{z}_K le z_K le overline{z}_K.
]

可知:

[[z_K]_j – [z_K]_y le [overline{z}_K]_j – [underline{z}_K]_y,
]

显然, 如果下式

[[overline{z}_K]_j – [underline{z}_K]_y le 0, : forall j
ot= y
]

成立, 则该模型对于(x_0)在(epsilon)下就是鲁棒的.
故定义

[[z_{*}]_j =
left {
egin{array}{ll}
[overline{z}_K]_j, & j
ot = y \
[underline{z}_K]_j, & j
ot = y \
end{array}
ight.
]

并通过下列损失:

[mathcal{L} = kappa cdot ell (z_K, y) + (1 – kappa) cdot ell(z_*, y),
]

其中(ell)是softmax交叉熵损失.

注:

[max_{|x – x_0|_{infty}<epsilon} ell (z_K(x), y) le ell(z_*, y).
]

这是因为

[egin{array}{ll}
ell(z_K(x), y)
&= -log frac{exp (z_y)}{sum_j exp(z_j)} \
&= -log frac{1}{sum_j exp(z_j-z_y)} \
&le -log frac{1}{sum_{j
ot= y} exp(overline{z}_j-underline{z}_y) + 1} \
&le -log frac{exp(underline{z}_y)}{sum_{j
ot =y} exp(overline{z}_j) + exp(underline{z}_y)} \
&= ell(z_*, y).
end{array}
]

故我们优化的是一个上界.

CROWN

注: 此图来自[Lyu Z. et al. Towards Evaluating and Training Verifiably Robust Neural Networks].

CROWN的区别, 实际上就是其对激活函数的一个relaxation, 比如

[underline{x} le x le overline{x} Rightarrow \
axle mathrm{ReLU}(x) le frac{overline{x}}{overline{x} – underline{x}} cdot x
-frac{overline{x}underline{x}}{overline{x} – underline{x}}.
]

其中(a in [0, 1]).
这个界可视化就是上面的图.

注: 作者说是要back propagation, 但是感觉forward也可以…

CROWN-IBP

上面二者的结合, 假设由上面二者分别推导出两个界, 并得到

[z_*, z_*’,
]

相应的损失函数为

[mathcal{L} = kappa cdot ell (z_K, y) + (1 – kappa) cdot ell(eta cdot z_* + (1 – eta) cdot z_*’, y).
]

这么做的原因是, 作者认为IBP在最开始的时候估计的界是非常loose的, 所以一开始的训练是很不稳定的, 故采取了这么一个折中的方案.

训练的技巧

(kappa) 从(kappa_{start})线性下降到(kappa_{end}), 即训练开始先着重于clean的部分;
(eta) 同样从(0)增大至(1)(ramp-up).
(epsilon)则是从0慢慢增大(ramp-up), 且如果我们测试关系的是(8/255), 训练的时候实际增大到(8.8/255), 即(1.1epsilon), 原因是发现IBP的方法对于(epsilon)比较小的情况的效果不是特别好和稳定;

写在最后

首先, 这些理论的保证并没有太好的效果, 和经验的方法依旧差距甚远, 个人觉得有趣的地方在于, 网络在不接触对抗训练的基础上依然能够获得鲁棒性.
另外, IBP的估计的界虽然远不及一些别的方法包括CROWN, 但是其表现出来的效果却好上很多, 这是非常有意思的一点.
虽然这一点在深度学习里头似乎也是比较常见的现象.

代码

IBP

CROWN-IBP