EMNLPAug, 2021
寻找有效的防御者:针对对抗性词语替换的防御基准测试
Searching for an Effective Defender: Benchmarking Defense against Adversarial Word Substitution
Zongyi Li, Jianhan Xu, Jiehang Zeng, Linyang Li, Xiaoqing Zheng...
TL;DR本文主要对深度神经网络在对抗攻击下的鲁棒性进行了研究,比较并提出了各种防御方法,最终提出了一种有效的方法提高神经文本分类器的鲁棒性,并在 AGNEWS 和 IMDB 数据集上取得了显著的最高准确率。