Mar, 2025

鲁棒性标签:提升变换器的对抗鲁棒性

TL;DR本研究解决了大型预训练变换器模型在对抗攻击中的高脆弱性问题。提出的鲁棒性标签方法通过微调少量额外的私有标签来增强模型的对抗鲁棒性,且计算要求低于传统对抗训练。研究结果表明,鲁棒性标签显著提高了视觉变换器模型对白盒对抗攻击的鲁棒性,同时保持了原有的下游任务性能。