#256
summarized by : Tomoki Tanimura
Adversarial Robustness: From Self-Supervised Pre-Training to Fine-Tuning

どんな論文か?

Self-supervised learningに,Adversarial Trainingを導入した場合の,頑健性向上について調査.Selfie, Jigsaw, Rotationに対して,敵対的にSelf-supservisedの学習を行い,ATでfine-tuningした.3つのself-supervised taskをensembleする手法についても調査した.
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新規性

頑健なモデルが学習可能と言われているSelf-Supervised Learningに,初めてATを導入し,頑健性向上を確認した

結果

Self-Supervised TaskのEnsembleなしでも,最高でrob: 3.83% acc: 1.3% ほどの改善が見られ,Ensembleすることで,さらにrob: 3.5%ほどの向上が見られた

その他(なぜ通ったか?等)