ニューラルネットワークのロバスト性を向上させるためには、いくつかのアーキテクチャ設計や訓練手法が有効です。まず、アーキテクチャ設計においては、以下の点が重要です。
正則化手法の導入: ドロップアウトやL2正則化などの手法を用いることで、モデルの過学習を防ぎ、一般化性能を向上させることができます。
アンサンブル学習: 複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルの弱点を補完し、全体のロバスト性を高めることが可能です。
敵対的訓練: 敵対的サンプルを用いて訓練することで、モデルが敵対的攻撃に対してより耐性を持つようになります。この手法は、特に敵対的攻撃に対するロバスト性を向上させるために効果的です。
次に、訓練手法に関しては、以下のアプローチが考えられます。
サバイバル分析の活用: 本研究で提案されているように、サバイバル分析を用いてモデルの性能を予測し、訓練中の失敗条件を評価することで、ロバスト性を高めることができます。
ハイパーパラメータの最適化: Tree-structured Parzen Estimator (TPE)などの最適化手法を用いて、訓練時間や敵対的精度を同時に最大化しつつ、ロバスト性を向上させることが可能です。
これらの手法を組み合わせることで、ニューラルネットワークのロバスト性を効果的に向上させることができます。