Genom att ingjuta kontradiktoriska exempel i utbildningsdata är den kontradiktoriska utbildningen lovande för att förbättra robustheten hos modeller för djupt lärande. De flesta befintliga kontradiktoriska träningsmetoder bygger dock på en särskild typ av kontradiktorisk attack. Det kanske inte ger tillräckligt representativa prover från den kontradiktoriska domänen, vilket leder till en svag generaliseringsförmåga på kontradiktoriska exempel från andra attacker. Dessutom, under den kontradiktoriska utbildningen, är kontradiktoriska perturbationer på ingångar vanligtvis tillverkade av snabba enstegsmotståndare för att skala till stora datauppsättningar. Detta arbete är främst inriktat på den kontradiktoriska utbildningen men ändå effektiv FGSM motståndare. I detta scenario är det svårt att träna en modell med stor generalisering på grund av bristen på representativa kontradiktoriska prover, alka proverna är oförmögna att korrekt återspegla den kontradiktoriska domänen. För att lindra detta problem föreslår vi en ny adversariell utbildning med domänanpassningsmetod (ATDA). Vår intuition är att betrakta den kontradiktoriska utbildningen på FGSM motståndare som en domän anpassning uppgift med begränsat antal måldomän prover. Huvudidén är att lära sig en representation som är semantiskt meningsfull och domäninvariant på den rena domänen samt den kontradiktoriska domänen. Empiriska utvärderingar av Fashion-MNIST, SVHN, CIFAR-10 och CIFAR-100 visar att ATDA avsevärt kan förbättra generaliseringen av kontradiktorisk utbildning och smidigheten i de lärda modellerna, och överträffar toppmoderna metoder på standardriktvärden. För att visa vår metods överföringsförmåga utökar vi även ATDA till den kontradiktoriska utbildningen av iterativa attacker som PGD-Adversial Training (PAT) och försvarsprestandan förbättras avsevärt.
För att förbättra robustheten i halvövervakad klassificering, Miyato et al. REF introducerar domänanpassning till kontradiktorisk utbildning (ATDA) för att lära sig domäninvarianta representationer för både rena och kontradiktoriska domäner.
Improving the Generalization of Adversarial Training with Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}