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Achieving Generalizable Robustness of Deep Neural Networks by Stability Training

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Jan Laermann
Wojciech Samek
Nils Strodthoff
Erschienen in
Pattern Recognition
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

We study the recently introduced stability training as a general-purpose method to increase the robustness of deep neural networks against input perturbations. In particular, we explore its use as an alternative to data augmentation and validate its performance against a number of distortion types and transformations including adversarial examples. In our image classification experiments using ImageNet data stability training performs on a par or even outperforms data augmentation for specific transformations, while consistently offering improved robustness against a broader range of distortion strengths and types unseen during training, a considerably smaller hyperparameter dependence and less potentially negative side effects compared to data augmentation.

Electronic supplementary material

The online version of this chapter (https://doi.org/10.1007/978-3-030-33676-9_25) contains supplementary material, which is available to authorized users.

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Titel
Achieving Generalizable Robustness of Deep Neural Networks by Stability Training
Verfasst von
Jan Laermann
Wojciech Samek
Nils Strodthoff
Copyright-Jahr
2019
Buch
Pattern Recognition

Print ISBN: 978-3-030-33675-2

Electronic ISBN: 978-3-030-33676-9

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-33676-9_25
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