Överför lärande, där ett nätverk utbildas på en uppgift och används på en annan, används ofta för att producera neurala nätverk klassificerare när data är knapp eller fullskalig utbildning är för kostsamt. När målet är att ta fram en modell som inte bara är korrekt utan också tvärtemot robust blir databrist och beräkningsbegränsningar ännu mer besvärliga. Vi anser robust överföringsutbildning, där vi överför inte bara prestanda utan också robusthet från en källmodell till en måldomän. Vi börjar med att observera att robusta nätverk innehåller robusta funktionsextraktorer. Genom att träna klassificerare på dessa funktionsextraktorer producerar vi nya modeller som ärver robustheten i deras föräldranätverk. Vi betraktar sedan fallet med "fin inställning" ett nätverk genom att omskola end-to-end i måldomänen. När man använder strategier för livslångt lärande bevarar denna process källnätverkets robusthet samtidigt som man uppnår hög noggrannhet. Genom att använda sådana strategier är det möjligt att producera exakta och robusta modeller med lite data, och utan kostnaden för kontradiktorisk träning.
Eller där modellen är motsträvigt tränad på källdatasetet och naturligt tränad på måldatasetet REF.
Adversarially robust transfer learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}