- …
- …
#188
summarized by : Rei Tamaru
どんな論文か？
adversarial attackを行っていないフレームと行ったフレーム間のoptical flowの距離を比べることによってCNNとRNNのロバスト性を検証した論文。L^pノルム空間上で、optical flowにattackを行う際にリプシッツ連続により有限な最適化問題に落とし込んだあと、２人交互ゲームによって問題を解けることを示した。また、計算の収束に関しての上界と下界も求めている。
新規性
ConvolutionやRecurrent層を有するFeedforward Networksに対するロバスト性についての研究があまりなされておらず、検証したアプローチはほぼ初めての試み。またoptical flowに対する攻撃の最適性をゲームベースのアプローチで求めた点も新規。
結果
unsafe perturbationsとsafe perturbationsを作ることができ、実際に動画に対して効果があった。また、攻撃するoptical flowの数によって収束の下界が変わることがわかり、L^2ノルム空間上で上界と下界から外れるとロバスト性が失われることが実験的にも証明されている。
その他（なぜ通ったか？等）
空間的、時間的特徴量を有する動画に関するロバスト性の検証は珍しく、手法が論理的であるため通ったと考えられる。
- …
- …