超曲面网络的对抗攻击

本研究针对超曲面深度学习中的对抗鲁棒性问题，提出了超曲面版本的FGM和PGD对抗攻击方法。通过解释性基准和现有数据集的实验，揭示了超曲面和欧几里得网络在对抗脆弱性上的显著差异，表明新提出的超曲面攻击无法解决这些差异。研究结果表明，不同几何形状导致模型学习到不同的模式，从而影响对抗鲁棒性。