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A New Paradigm for Adversarial Training: Breaking the Inherent Trade-off Between Accuracy and Robustness with Virtual Classes
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内容提要
本文探讨对抗训练中准确性与健壮性的权衡，指出现有方法在清晰准确率上通常下降超过10%。提出了一种新方法，通过引入虚拟类缓解这一问题。实验显示，DUCAT方法在CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet上提升了准确性和健壮性，显著改善了现有方法的不足。
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关键要点
- 本文探讨对抗训练中准确性与健壮性的权衡问题。
- 现有对抗训练方法在清晰准确率上通常下降超过10%。
- 提出了一种新颖的对抗训练范式，名为DUCAT，通过引入虚拟类来缓解清晰与健壮学习之间的紧张关系。
- 实验结果表明，DUCAT方法在CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet上提升了准确性和健壮性。
- DUCAT方法显著改善了现有对抗训练方法的不足。
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