Jun, 2022

针对视频分类的对抗训练分析与扩展

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TL;DR本文提出了三种防御方法来增强对多种攻击类型的鲁棒性，包括自适应防御技术 Adaptive AT，课程式防御技术 Curriculum AT 和将 AT 与去噪生成对抗网络相结合的生成式防御技术 Generative AT，并在 UCF101 数据集上进行了实验。
发现论文，激发创造
  • 对抗分布式训练用于强健深度学习

    本文提出了一种新的模型训练框架 - 对抗分布式训练（ADT），通过最小值最大化优化问题，训练模型来学习处理各种威胁。ADT 的有效性也在几个基准测试中得到了验证。

    Feb, 2020

  • LAS-AT: 可学习攻击策略的对抗训练

    本论文提出了一种基于可学习攻击策略的敌对训练框架 LAS-AT，通过控制对抗样本的生成过程，提高模型的鲁棒性。实验结果表明，该方法优于传统手工攻击策略的方式，适用于多个基准数据库，并使用目标网络和策略网络两大部分共同实现。

    Mar, 2022

  • 具有可迁移性对抗样本的有效对抗训练

    该研究论文介绍了新型对抗训练方法 ATTA，利用同一训练进程中相邻时期的模型具有高可转移性的特点，通过积累对抗扰动来增强训练模型的鲁棒性，并显著提高训练效率。相较于最先进的对抗训练方法，ATTA 在 CIFAR10 数据集上能提高 7.2% 的对抗准确性，在 MNIST 和 CIFAR10 数据集中只需 12-14 倍的训练时间就可以达到可比的模型鲁棒性。

    Dec, 2019

  • 理解和提高 Frank-Wolfe 对抗训练的效率

    通过 FW-AT 理论框架提出一种新的对抗训练算法 - FW-AT-Adapt，它使用简单的扭曲度量来调整训练中的攻击步数，从而提高效率而不影响鲁棒性。与其他单步方法相比，FW-AT-Adapt 在多步 PGD-AT 的鲁棒性与训练时间上提供了最小的损失。

    Dec, 2020

  • 通过教师集合的适应性知识融合进行对抗训练

    通过教师集合的知识自适应融合，以解决深度神经网络在对抗样本训练中的两个问题：在小模型中实现稳健性和对未知攻击类型的脆弱性。

    May, 2024

  • 集成对抗训练：攻击和防御

    该研究论文探讨了对抗性样本及训练，以及如何生成更强的对抗性样本以提高鲁棒性，介绍了集成对抗性训练技术，并表明在 ImageNet 数据集上应用该技术可以显著提高模型的鲁棒性。

    May, 2017

  • 多上下文联合实体和关系抽取的对抗训练

    本文介绍了一种名为对抗训练的正则化方法，利用该方法可以通过在训练数据中添加微小扰动，提高神经网络方法的稳健性，并演示如何将其应用于实体识别和关系提取等任务，以提高不同上下文（如新闻、生物医学和房地产数据）和不同语言（如英语和荷兰语）的数据集的效果。

    Aug, 2018

  • 引入自适应连续对抗训练（ACAT）以增强机器学习的鲁棒性

    连续自适应对抗训练（ACAT）不断地将对抗训练样本整合到模型中，使用实际检测到的对抗数据，增强模型对不断演变的对抗威胁的抵抗能力，同时减轻灾难性遗忘，并降低了对抗样本检测所需的总时间。

    Mar, 2024

  • A2: 高效自动化攻击者用于提升对抗训练

    本文提出了一个名为 A2 的高效自动攻击者，它能够在训练过程中实时生成最优扰动，并证实其强制扰动能够有效提高不同数据集上各种对抗训练方法的鲁棒性。

    Oct, 2022

  • 探究快速对抗性训练

    本文通过实验研究快速对抗训练的行为并显示其成功的关键在于从过度拟合弱攻击中恢复。我们进一步扩展了这一发现以改善快速对抗训练，展示了与强对抗训练相比更优异的鲁棒性准确性以及更短的训练时间。

    Jun, 2020