Motståndskraft har blivit ett centralt mål i djupt lärande, både i teori och praktik. Framgångsrika metoder för att förbättra adversariell robusthet (t.ex. kontraarial träning) skadar dock i hög grad generaliseringens prestanda på de rena uppgifterna. Detta kan ha stor inverkan på hur kontradiktorisk robusthet påverkar verkliga system (dvs. Många kan välja att avstå från robusthet om det kan förbättra prestandan på de rena uppgifterna). Vi föreslår Interpolated Adversarial Training, som använder sig av nyligen föreslagna interpoleringsbaserade utbildningsmetoder inom ramen för kontradiktorisk utbildning. På CIFAR-10 ökar den kontradiktoriska utbildningen det rena testfelet från 5,8 % till 16,7 %, medan vi med vår Interpolerade kontradiktoriska träning behåller den kontradiktoriska robustheten samtidigt som vi uppnår ett rent testfel på endast 6,5 %. Med vår teknik minskar den relativa felökningen för den robusta modellen från 187,9% till bara 12,1%.
Lamm och al. I REF föreslogs Interpoled Adversarial Training (IAT), interpolation based adversarial training (Interpolation based adversarial training).
Interpolated Adversarial Training: Achieving Robust Neural Networks without Sacrificing Accuracy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}