画像分類のためのビジュアル状態空間モデルの堅牢性についての理解

Core Concepts

VMambaは、画像分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮するが、特に自然な敵対的例や一般的な破壊に対して脆弱性を示す。

Abstract

VMambaは画像分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮するが、自然な敵対的例や一般的な破壊に対して脆弱性を示す。
VMambaは他のTransformerアーキテクチャよりも敵対的攻撃に対する堅牢性が高いが、拡張可能性には脆弱性がある。
VMambaは外部データへの一般化能力が高いが、自然な敵対的例や一般的な破壊に対して脆弱性を示す。
VMambaの勾配とバックプロパゲーションを調査し、新しいコンポーネントの固有の脆弱性と防御能力を明らかにする。
VMambaは画像構造変動に対して感度が高く、特に画像中心に近づくほど脆弱性が増加する。

Stats

パッチごとおよびピクセルごとの攻撃時の精度向上：4.1％〜13.1％
敵対的攻撃時のVMamba-TおよびVMamba-SとSwin-TおよびSwin-S間で14.8％〜21.0％の精度向上

Quotes

"VMamba has better adversarial robustness than Transformer architectures."
"The closer the perturbation is to the center of the image, the more vulnerable VMamba will be."

Key Insights Distilled From

Understanding Robustness of Visual State Space Models for Image Classification

by Chengbin Du,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10935.pdf

Deeper Inquiries

VMambaモデルへの白箱攻撃耐性向上策は何ですか

VMambaモデルへの白箱攻撃耐性向上策は、主にパラメータBとCの影響を軽減することが重要です。これらのパラメータがモデルの脆弱性の主な原因であるため、トレーニング中にドロップアウト、ウェイトディケイ、またはL1/L2正則化などの高度な正則化手法を導入して、これらのパラメータが攻撃対象となる可能性を制限し、モデル全体の耐久性を向上させることが重要です。さらに、∆ パラメータ固有の防御機能を最大限活用する戦略も考えられます。この点ではターゲットトレーニングアプローチやアーキテクチャ修正などが含まれます。∆ パラメータ特有の保護機能を効果的に活用することで、敵対的攻撃に対するモデル全体の耐久性が向上し、より堅牢な設計全体に貢献します。

異なる走査戦略を開発することでVMambaモデルの感度を低減できますか

異なる走査戦略を開発してVMambaモデルから画像処理技術へ適応した場合、「自己注意」構造（Transformer）では位置エンコーディング（positional embedding）が使用されている一方で、「スキャニング」戦略（VMamba）ではその連続順序から文脈情報を把握します。この感度問題は他の画像処理モデルでも同様に生じ得ます。解決策として以下二つ提案されます。

適応型スキャニングメカニズム：画像内容や構造に基づいて動的にスキャン経路を決定する適応型スキャニングメカニズム導入します。「強化学習」技術等利用し異種画像タイプごと最適スキャン経路学習可能です。
階層的スキャンパターン：階層的スキャンパターン実装し高次元で画像分析後優先領域特定・そちら部位注目すれば精密度低下リード時間内局所情報利用能力増加します。

絶対位置と相対位置から受ける影響を考える際、他の画像処理モデルでも同様な問題が生じる可能性はありますか

絶対位置および相対位置から受ける影響は他の画像処理モデルでも同様かも知れません。例えば、「自己注意」Transformer アーキテクチュア では「位置エンコーディグ」という方法使っています。「VMamba」という新規採用した「走査」方式 の場合，各々ピクセル/パッチ間関係認識しそうだったり，それ以外変更ありました．他シナリオでも同じ問題起きうるか否か確認必要です．