如何看待机器视觉的“对抗样本”问题，其原理是什么？

最新推荐文章于 2024-10-03 14:43:33 发布

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这两天正好看过一篇相关的paper，“EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES” 作者是Ian Goodfellow、Jonathon Shlens、Christian Szegedy，发在ICLR 2015上。

之前很多人认为是由于模型非线性的特征导致了对抗样本的产生，而Goodfellow他们却提出恰恰是模型本身的线性（或者说是通过点乘得到score的方式）引发了对抗样本。

用最简单的score function s = W.T * X举例，W是权重，X是图像转化成的矩阵。那么我如果让X' = X + n，n足够小的话，W.T * X' = W.T * X + W.T * n，也就是所谓的线性本质。

放一个cs231n中的例子：

&amp;lt;img src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/f19dcaba570d2a06c0e9011181e2ccd4.png" data-rawwidth="1932" data-rawheight="1082" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1932" data-original="https://pic3.zhimg.com/3ef0e44b614d1e44d22ca3ca30aa8f16_r.png"&amp;gt;
可以看到通过把x的每个维度加或减去0.5, 某一class的得分大大提升。

当然n不是随便乱取的。Goodfellow他们认为在某一个特定方向（特定方向取决于weights）上进行调整就非常容易愚弄训练出来的模型。Goodfellow他们在文章中提出了一种fast gradient sign method的方法，他们取n = sign(w)来generate一些对抗样本。具体感兴趣的话可以去看一下paper。

注意，这里的

不是参数，而是样本。
就拿NN（Neural network）来说，假设我们的模型就是一个映射函数

，其实如果最终NN收敛的点周围非常平坦，那么 $\nabla F(X) \sim 0$ , 也就是你周围非常smooth，那么这种情况根本不会出现。然而现在的每一层都是 WX+b

这种形式，这会带来的的性质就是local linear，还有一点和我们采用的激活函数ReLU等类似的有关系. 导致整个 F(X)

空间非常的不光滑，同时存在大量的区域是局部线性的。所以在维度足够高的空间中，在X邻域稍微变化一些，会导致 F(X)

的值剧烈变化。
那么这个也可以说明一些？，我们的优化最终收敛在了类似于一个坡上。
总结来说，主要原因就是 linearity和 high dimension。
对于training sample中加入adversarial samples在一定程度上与加入L2 regularization有同样的作用，但是效果比L2 regularization在adversarial samples表现的上更加好。
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NN训练的时候是对于参数求导，做梯度下降，收敛的时候是对于参数的梯度接近0。但是从直觉上来说，一个训练足够好的NN，对于识别物体，做物体分类，那么其结果也应该使得 $\nabla F(X)$ 接近于0，如果

是一个很“明确的概念”，比如非常容易识别这个图是一只猫，那么在这个概念的一个邻域内，对于图片任意微小 $\varepsilon$ （比如生成adverserial examples中的抖动）的抖动，不应该出现从一个概念被以较高的的置信度认为是例外一个概念。概念与概念之间应该是一个渐变的过程。
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可以参考karparthy博客 Breaking Linear Classifiers on ImageNet
大致介绍了最先提出adversarial examples的 Intriguing properties of neural networks ，以及后续Ian Goodfellow提出的 Explaining and Harnessing Adversarial Examples，这篇文章提出的主要原因是高维度的点乘运算，使得样本的一点点小的改变，对于预测的结果影响很大。
当然啦，这种adversarial example在这些文章中都是用特别的方法构造的（上面两篇文章里有提不同的方法），最近bengio他们组发文表示就算是从相机自然采集的图像，也会有这种特性 http://arxiv.org/abs/1607.02533