加速边缘设备上的二次幂量化

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-30T00:00:00Z

文章评估了边缘计算和微控制器上的量化及对抗样本的有效性。量化会影响决策边界和梯度，可能增强或减弱噪声。输入预处理对小扰动有效，但对大扰动效果差。基于训练的防御方法能增加决策边界距离，量化后仍有效，但需解决量化偏移和梯度失调问题，以应对对抗样本的迁移性。