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参数节省的对抗训练：通过超网络增强多扰动鲁棒性
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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
本文提出了参数节省的对抗训练（PSAT）框架，通过使用超网络训练专门针对单一扰动的模型并集成这些专门模型以抵御多种扰动，同时具有参数节省的优势。在不同数据集上进行广泛评估和比较，显示了该方法在鲁棒性和参数效率方面的优势。
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关键要点
- 提出了参数节省的对抗训练（PSAT）框架。
- PSAT框架通过超网络训练专门针对单一扰动的模型。
- 集成这些专门模型以抵御多种扰动。
- 该方法在鲁棒性和参数效率方面具有优势。
- 在不同数据集上进行了广泛评估和比较。
- 例如，CIFAR-10数据集上，PSAT节省了约80%的参数，同时保持最先进的鲁棒性。
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