Recent studies have shown that deep neural networks (DNNs) are susceptible to
adversarial attacks, with frequency-domain analysis underscoring the
significance of high-frequency components in influencing model pr
本研究提出了一种称为 Deep Frequency Filtering(DFF)的技术,可以通过调节深度神经网络中的不同频率组件来学习域通用特征在跨域转移时具有更好的泛化能力。通过 Fast Fourier Transform(FFT)技术和注意力机制,DFF 可以增强可转移的频率成分并抑制不利于泛化的成分。在多种跨域泛化任务中,DFF 优于现有技术并获得了最佳性能。