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通过特征混合和元学习探索频率以提高对抗迁移性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为频率偏好控制模块的插件，用于提高深度神经网络在对抗样本上的鲁棒性。实验证明，该模块能够与任何对抗训练框架相结合，并在不同体系结构和数据集上进一步提高模型的鲁棒性。同时，实验还揭示了鲁棒模型的频率偏差如何影响对抗训练过程及其最终的鲁棒性。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为频率偏好控制模块的插件，用于提高深度神经网络在对抗样本上的鲁棒性。
- 频率偏好控制模块能够自适应地重新配置中间特征表示的低频和高频成分。
- 实证研究表明，该模块可以与任何对抗训练框架相结合，提升模型的鲁棒性。
- 实验揭示了鲁棒模型的频率偏差对对抗训练过程及最终鲁棒性的影响。
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