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关于强健的过拟合：对抗训练引起的分布问题
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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
最近的研究发现深度神经网络对抗样本存在漏洞。本文提出了一种新的对抗训练方法，通过引入额外的梯度步骤来提高模型的鲁棒泛化能力。实验证明该方法有效减轻了鲁棒过拟合，并能够持续提升模型的鲁棒性。
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关键要点
- 深度神经网络对抗样本存在漏洞。
- 对抗训练是提高模型鲁棒性的成功方法。
- 鲁棒过拟合现象可能由自信模型引起。
- 更好的鲁棒泛化能力模型对抗样本的预测标签分布更均匀。
- 引入额外的梯度步骤以生成置信度较低的对抗扰动输入。
- 该方法具有普适性，可与其他对抗训练方法结合。
- 大量实验表明该方法有效减轻鲁棒过拟合并提升模型鲁棒性。
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