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探索混合对抗训练中的双重 BN 技术
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章研究了在对抗训练中应用批归一化的效果。研究发现，统计数据的分离对模型训练的作用较小，而分离仿射参数的作用较大。同时，对抗样本与干净样本之间的领域差距较小，与对抗扰动对模型准确性的影响不一致。文章提出了一个双任务假设作为改进混合式对抗训练的框架，并探讨了测试时的对偶BN的机制和潜在的理论基础。
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关键要点
- 对抗训练中应用批归一化（BN）受到越来越多关注。
- 统计数据的分离对模型训练的作用较小。
- 分离仿射参数对模型训练的作用较大。
- 对抗样本与干净样本之间的领域差距较小。
- 对抗扰动对模型准确性的影响与领域差距不一致。
- 提出双任务假设作为混合式对抗训练改进的框架。
- 探讨测试时的对偶BN机制及其潜在理论基础。
- 仿射参数在推理过程中影响模型的鲁棒性。
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