Активное обучение с подкреплением: Новый подход к повышению надежности нейросетей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают использовать формальную верификацию для генерации сложных примеров, помогающих нейросетям учиться эффективнее и точнее.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Точность модели на трёх эталонных наборах данных демонстрирует устойчивый рост с увеличением числа итераций обучения при отсутствии атак на основе состязательных примеров.

В статье рассматривается улучшение алгоритмов активного обучения за счет использования формальной верификации и генерации состязательных примеров для повышения устойчивости и точности глубоких нейронных сетей.

Эффективная разметка данных остается узким местом при обучении глубоких нейронных сетей, несмотря на развитие методов активного обучения. В работе ‘On Improving Deep Active Learning with Formal Verification’ исследуется возможность повышения производительности активного обучения за счет обогащения обучающей выборки антагонистическими примерами, созданными с использованием методов формальной верификации. Показано, что такие примеры вносят значительно больший вклад в улучшение обобщающей способности модели, чем полученные традиционными градиентными атаками. Может ли подобный подход, основанный на формальной верификации, стать ключевым элементом в создании более надежных и эффективных систем машинного обучения, требующих минимальной ручной разметки?

Вызов устойчивости в глубоком обучении

Глубокие нейронные сети демонстрируют передовые результаты в различных областях, однако, несмотря на свою эффективность, они подвержены воздействию едва заметных, специально сконструированных входных данных, известных как состязательные примеры. Эти примеры, зачастую незначительно отличающиеся от обычных, способны привести к ошибочной классификации, что представляет серьезную проблему для надежности систем, использующих глубокое обучение. Исследователи обнаружили, что даже небольшие, незаметные для человеческого глаза изменения в пикселях изображения могут заставить нейронную сеть принять неправильное решение. Данная уязвимость ставит под вопрос применение глубокого обучения в критически важных областях, таких как автономное вождение и медицинская диагностика, где даже незначительная ошибка может иметь серьезные последствия.

Уязвимость глубоких нейронных сетей к едва заметным, специально сконструированным входным данным вызывает серьезную обеспокоенность при их применении в критически важных системах, таких как автономные транспортные средства или медицинская диагностика. Неспособность модели корректно обрабатывать такие «атакующие» примеры может привести к катастрофическим последствиям, поэтому требуется разработка строгих методов верификации, подтверждающих надежность и безопасность этих систем. В связи с этим, исследования направлены на повышение устойчивости моделей к подобным манипуляциям, а также на создание инструментов, позволяющих гарантировать их предсказуемое поведение даже в условиях нештатных ситуаций и намеренных атак. Речь идет не только об обнаружении атак, но и о создании моделей, которые принципиально менее восприимчивы к ним, что является ключевой задачей для обеспечения безопасности и доверия к искусственному интеллекту.

Традиционные методы обучения глубоких нейронных сетей, несмотря на их впечатляющие результаты в различных задачах, часто оказываются неэффективными в борьбе с уязвимостью к так называемым «атакующим примерам» — специально сконструированным входным данным, способным обмануть даже самые точные модели. Это связано с тем, что стандартные алгоритмы оптимизации стремятся минимизировать ошибку на обучающей выборке, не учитывая при этом возможность существования небольших, но критически важных изменений во входных данных. В связи с этим, активно разрабатываются новые подходы к обучению, такие как состязательное обучение (adversarial training), методы регуляризации, направленные на повышение устойчивости моделей, и использование сертифицированной надежности (certified robustness), позволяющие гарантировать, что модель будет правильно классифицировать входные данные в определенном радиусе от исходного значения. Эти инновации направлены на создание более надежных и безопасных систем искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в реальных условиях и противостоять злонамеренным воздействиям.

Тесты показали, что точность модели на трех различных наборах данных с враждебными входными данными увеличивается с количеством итераций.

Активное обучение для эффективной тренировки устойчивости

Обучение моделей глубокого обучения на всех возможных входных данных является вычислительно непрактичным из-за экспоненциального роста количества возможных комбинаций признаков. Метод активного обучения (Deep Active Learning) решает эту проблему, выбирая для разметки наиболее информативные образцы. Вместо случайной выборки, активное обучение использует различные стратегии, такие как оценка неопределенности модели или учет разнообразия данных, для определения тех образцов, которые при разметке принесут наибольшую пользу в улучшении обобщающей способности модели. Это позволяет значительно сократить количество размеченных данных, необходимых для достижения заданной точности, и снизить вычислительные затраты на обучение.

Активное обучение, фокусируясь на выборках, расположенных вблизи границы принятия решений ($decision boundary$), значительно повышает эффективность обучения моделей устойчивости к возмущениям. Выборки, находящиеся в этой области, несут наибольшую информационную ценность, поскольку именно они наиболее чувствительны к изменению параметров модели и вносят максимальный вклад в корректировку границы принятия решений. Это позволяет модели быстрее и точнее обучаться, требуя меньше размеченных данных для достижения заданного уровня устойчивости. Вместо случайного выбора обучающих примеров, активное обучение целенаправленно отбирает образцы, которые максимально способствуют снижению неопределенности и улучшению обобщающей способности модели.

Для повышения эффективности отбора образцов в активном обучении используются методы, такие как отбор по неопределенности и учет разнообразия. Отбор по неопределенности фокусируется на примерах, в отношении которых модель проявляет наибольшую неуверенность в своих предсказаниях, что позволяет ей быстро улучшать свои параметры. Учет разнообразия, в свою очередь, направлен на выбор образцов, которые представляют различные области входного пространства, избегая избыточности и обеспечивая более полное покрытие данных. Комбинирование этих подходов позволяет создавать более устойчивые и обобщающие модели, требующие меньше ручной разметки данных для достижения заданной точности, особенно в задачах, связанных с защитой от состязательных атак.

Увеличение обучающей выборки посредством генерации дополнительных примеров является эффективным методом повышения обобщающей способности моделей и их устойчивости к противным атакам. Генерируемые примеры, созданные различными техниками, такими как $ adversarial\ training$ или использование генеративных моделей, позволяют модели столкнуться с более широким спектром входных данных, чем это возможно при использовании только исходной обучающей выборки. Это приводит к улучшению способности модели к обобщению на неизвестные данные и повышению её робастности, так как она учится распознавать и правильно классифицировать не только существующие, но и модифицированные или новые входные данные, эффективно снижая влияние противных примеров.

Формальная верификация и генерация контрпримеров

Формальная верификация предоставляет математически строгий способ подтверждения устойчивости нейронной сети к определенным возмущениям. В отличие от эмпирических тестов, которые могут выявить уязвимости только для конкретных входных данных, формальная верификация использует методы, такие как смешанное целочисленное программирование (MIP) и абстрактная интерпретация, чтобы доказать, что сеть будет вести себя предсказуемо в рамках заданного пространства возмущений. Это включает в себя анализ сети для определения условий, при которых выходные данные остаются корректными, даже если входные данные незначительно изменяются. Математическая строгость позволяет гарантировать, что сеть будет надежно работать в определенных пределах, что критически важно для приложений, связанных с безопасностью, например, в автономном вождении или медицинских системах диагностики.

Инструменты, такие как Marabou, позволяют генерировать контрпримеры, представляющие собой входные данные, для которых нейронная сеть выдает неверный результат, несмотря на корректность входных данных согласно заданным спецификациям. Эти контрпримеры служат для выявления уязвимостей модели, демонстрируя конкретные сценарии, в которых она может ошибаться. Анализ контрпримеров позволяет разработчикам понять причины ошибок и внести целенаправленные изменения в архитектуру или параметры модели для повышения ее надежности и устойчивости к различным входным данным. Генерация контрпримеров является ключевым этапом в процессе формальной верификации и служит основой для последующей доработки и улучшения модели.

Методы, такие как FVAAL (Formal Verification-Assisted Active Learning), используют контрпримеры, полученные в процессе формальной верификации, для повышения эффективности активного обучения. В основе FVAAL лежит комбинирование стратегии выбора данных на основе отступов (margin-based selection) с использованием данных, сгенерированных верификатором. Это позволяет целенаправленно отбирать наиболее информативные примеры для разметки, улучшая способность модели к обобщению и снижая потребность в большом объеме размеченных данных. В частности, контрпримеры выявляют слабые места модели, позволяя сосредоточиться на примерах, в которых модель наиболее подвержена ошибкам, и эффективно обучать её на этих примерах.

Исследования показали, что использование примеров, сгенерированных формальной верификацией, для дополнения алгоритмов активного обучения (Deep Active Learning) последовательно улучшает кривые обучения и приводит к более высоким значениям площади под кривой бюджета (AUBC) на различных наборах данных. В сравнении с использованием метода FGSM (Fast Gradient Sign Method) или полным отсутствием дополнения, применение примеров, полученных с помощью формальной верификации, демонстрирует более эффективное обучение модели. Полученные результаты подтверждают, что формальная верификация предоставляет более качественные и информативные примеры для активного обучения, что позволяет добиться лучшей производительности модели при ограниченном бюджете на разметку данных.

Оценка и перспективы развития

Предложенные стратегии активного обучения и верификации продемонстрировали свою эффективность на стандартных наборах данных, таких как MNIST, fashionMNIST и CIFAR-10. Использование этих подходов позволило добиться значительных результатов в задачах классификации изображений, подтвердив их применимость к различным типам визуальных данных. Особый интерес представляет возможность адаптации методов к наборам данных различной сложности, что указывает на потенциал их использования в более широком спектре практических приложений. Результаты, полученные на этих наборах данных, служат надежной основой для дальнейших исследований и разработки более совершенных алгоритмов обучения и верификации нейронных сетей.

Исследования показали, что стратегии запросов, основанные на состязательных примерах, значительно повышают эффективность активного обучения. Методы DFAL и BADGE продемонстрировали, что целенаправленное формирование запросов, использующих состязательные искажения, позволяет моделям быстрее и точнее обучаться, требуя при этом меньше размеченных данных. Эти подходы позволяют активно выбирать наиболее информативные примеры для разметки, концентрируясь на тех, которые наиболее уязвимы для состязательных атак и, следовательно, требуют особого внимания для улучшения обобщающей способности модели. Таким образом, использование состязательных запросов в рамках активного обучения не только снижает затраты на разметку, но и способствует созданию более устойчивых и надежных систем машинного обучения.

В ходе сравнительного анализа, предложенный алгоритм BADGE+FV-Adv продемонстрировал наивысшие показатели по метрике Area Under the Budget Curve (AUBC) на широко используемых наборах данных MNIST и fashionMNIST. Данный результат свидетельствует о превосходстве BADGE+FV-Adv над другими исследованными методами активного обучения, особенно в задачах, требующих эффективного использования ограниченного бюджета запросов к оракулу. Высокий AUBC указывает на способность алгоритма достигать заданной точности модели с минимальным количеством размеченных данных, что крайне важно для практических приложений, где разметка данных является дорогостоящим и трудоемким процессом. Полученные данные подтверждают, что комбинация стратегий активного обучения и формальной верификации позволяет существенно повысить эффективность и экономичность обучения глубоких нейронных сетей.

Исследования показали, что применение формальной верификации для генерации состязательных примеров обеспечивает более широкое покрытие пространства признаков по сравнению с традиционным методом FGSM. Анализ полученных примеров демонстрирует, что они характеризуются значительно большим средним значением и стандартным отклонением в пространстве признаков, что указывает на способность метода исследовать более разнообразные и отдаленные области входных данных. Это означает, что формальная верификация позволяет выявлять уязвимости модели в более широком диапазоне возможных атак, обеспечивая более надежную оценку ее устойчивости к состязательным воздействиям и способствуя созданию более устойчивых и безопасных систем машинного обучения.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей предложенных методов и адаптацию их к более сложным нейронным сетям и наборам данных. Особое внимание уделяется масштабируемости алгоритмов активного обучения и формальной верификации для обработки высокоразмерных входных данных и глубоких архитектур. Параллельно ведется поиск новых техник верификации, способных более эффективно выявлять уязвимости в моделях машинного обучения и генерировать более разнообразные и реалистичные состязательные примеры. Ученые стремятся разработать подходы, позволяющие не только обнаруживать слабые места в нейронных сетях, но и повышать их устойчивость к атакам, что критически важно для внедрения систем искусственного интеллекта в ответственные области, такие как автономное вождение и медицинская диагностика.

Сочетание стратегий активного обучения и формальной верификации открывает новые возможности для создания более надежных и заслуживающих доверия систем глубокого обучения, предназначенных для практического применения. Активное обучение позволяет целенаправленно выбирать наиболее информативные данные для разметки, тем самым повышая эффективность обучения модели при ограниченных ресурсах. В свою очередь, формальная верификация предоставляет математические гарантии корректности и робастности модели, подтверждая ее устойчивость к преднамеренным искажениям и непредсказуемым входным данным. Такой симбиоз позволяет не только улучшить точность прогнозов, но и обеспечить предсказуемое поведение системы в критических ситуациях, что особенно важно для приложений в областях, связанных с безопасностью, здравоохранением и автономным управлением. Разработка и внедрение подобных методов является ключевым шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, которому можно доверять.

Исследование демонстрирует, что добавление формальной верификации в процесс активного обучения позволяет создавать более устойчивые нейронные сети. Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её, и данная работа направлена на устранение этих “костылей” путем поиска уязвимостей на границе принятия решений. Блез Паскаль однажды заметил: «Все проблемы человечества происходят от того, что люди не умеют спокойно сидеть в комнате». В контексте данной работы, это можно интерпретировать как необходимость простоты и ясности в архитектуре системы. Сложность, не подкрепленная пониманием, приводит к хрупкости, подобно сети, уязвимой к состязательным атакам. Модульность без понимания контекста — иллюзия контроля, и именно поэтому формальная верификация играет ключевую роль в повышении надежности и эффективности моделей глубокого обучения.

Куда же дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует потенциал формальной верификации в улучшении активного обучения, лишь слегка приоткрывает дверь в сложный мир надежности глубоких нейронных сетей. Подобно тому, как инженер, устраняя трещину в дамбе, не задумывается о целостности всей конструкции, так и генерация антагонистических примеров, пусть и формально обоснованная, не решает фундаментальную проблему — хрупкость границ принятия решений. Всё ломается по границам ответственности — если их не видно, скоро будет больно.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на увеличении разнообразия антагонистических примеров, но и на понимании структуры этих границ. Необходимо исследовать, как различные методы формальной верификации влияют на обобщающую способность модели, и как эти методы могут быть адаптированы к различным архитектурам и задачам. Особенно важно выйти за рамки простого поиска антагонистических примеров и перейти к созданию моделей, которые изначально устойчивы к таким атакам.

В конечном итоге, истинный прогресс требует не просто «залатывания дыр», а переосмысления принципов построения надежных и интерпретируемых нейронных сетей. Подобно алхимику, стремящемуся к философскому камню, необходимо искать фундаментальные закономерности, которые позволят создать системы, способные к самообучению и самокоррекции. Иначе, все эти сложные алгоритмы окажутся лишь хрупкими иллюзиями, обреченными на скорый крах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14170.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-17 23:36