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研究量化对对抗性鲁棒性的影响
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
研究了量化技术在深度模型中的鲁棒性优化问题，发现量化模型易受自然噪声和系统噪声影响，有助于提升模型稳健性和真实场景部署。
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关键要点
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研究了量化技术在深度模型中的鲁棒性优化问题。
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量化模型易受自然噪声和系统噪声影响。
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量化技术能够提升模型的稳健性和真实场景部署能力。
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不同的量化流水线设置导致鲁棒性优化效果不一致。
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量化模型在对抗性攻击中表现更好，但对自然和系统噪声更脆弱。
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脉冲噪声和最近邻插值对量化模型影响最大。
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量化可以显著提高NLP模型的鲁棒性而无需额外计算开销。
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提出了一种基于理论的神经网络量化方法，增强模型鲁棒性。
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零样本对抗量化框架在视觉任务中表现卓越。
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自适应量化框架优化了深度模型的量化过程。
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