Vi föreslår en ny teknik för att göra neurala nätverk robusta till kontradiktoriska exempel med hjälp av ett generativt kontraversarialt nätverk. Vi tränar växelvis både klassificerings- och generatornätverk. Generatorn nätverk genererar en motstående perturbation som lätt kan lura klassificeringsnätverket genom att använda en lutning av varje bild. Samtidigt utbildas klassificeringsnätverket för att korrekt klassificera både original- och kontradiktoriska bilder som genereras av generatorn. Dessa förfaranden hjälper klassificeringsnätverket att bli mer robust mot motgångar. Dessutom minskar vårt kontradiktoriska träningsramverk effektivt överbemanning och överträffar andra legaliseringsmetoder som Dropout. Vi tillämpade vår metod för övervakad inlärning för CIFAR-dataset, och experimentella resultat visar att vår metod avsevärt minskar nätverkets generaliseringsfel. Såvitt vi vet är detta den första metoden som använder GAN för att förbättra det övervakade lärandet.
Lee och Al. REF försökte använda ett generativt adversarialt nätverk (GAN) för att träna en robust klassificerare.
Generative Adversarial Trainer: Defense to Adversarial Perturbations with GAN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}