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#643
summarized by : Keita Goto
どんな論文か?
black-box条件下での敵対的攻撃における、Transfer AttackによるTrageted Attackが困難であることが知られていた。その原因のひとつが、敵対的攻撃における反復手法では、反復するにつれて勾配の大きさが小さくなることによって、過去の勾配の情報が支配的になることである。そこで、距離空間として非ユークリッド空間であるポアンカレ空間を用いることで、勾配の大きさの減少を解決する。
新規性
距離空間としてポアンカレ空間を利用し、Triplet損失による距離学習の要領で敵対的摂動を計算している。
結果
データセットはImageNetを用い、モデルはInceptoinとResNetを3種類ずつ、計6種類のバリエーションを用いた結果、white-box条件とblack-box条件のそれぞれにおいて最高精度を達成している。
その他(なぜ通ったか?等)
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