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parameter-saving adversarial training
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参数节省的对抗训练:通过超网络增强多扰动鲁棒性
本文提出了一个新颖的多扰动对抗训练框架,即参数节省的对抗训练(PSAT),强化多扰动鲁棒性的同时具有参数节省的优势,并通过使用超网络训练专门针对单一扰动的模型并集成这些专门模型以抵御多种扰动。最终,我们在不同数据集上对我们的方法与最新攻击方
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9 months ago
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