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基于关键性利用的对抗训练 (CLAT) 通过参数效率提升性能
内容提要
本文介绍了多种对抗训练方法，如OAT、OATS、RiFT和ORAT，旨在提高深度神经网络的鲁棒性，解决低质量数据和对抗攻击问题。研究表明，通过微调和核心集选择等技术，可以增强模型的对抗性和泛化能力，而不损害其性能。
关键要点
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提出了Once-for-all Adversarial Training (OAT)和Once-for-all Adversarial Training and Slimming (OATS)框架，能够在不重新训练模型的情况下调整标准准确度和鲁棒准确度之间的权衡。
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通过对抗训练增强CNN的鲁棒性，使对抗数据与自然数据的通道层次对齐，并引入CIFS机制来压制不利通道。
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使用核心集选择方法，通过梯度近似误差有效减少训练集大小，加快对抗训练2-3倍。
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提出Robustness Critical Fine-Tuning (RiFT)方法，通过微调非鲁棒性关键模块来提高泛化能力而不损害对抗性鲁棒性。
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基于异常值健壮的对抗训练（ORAT）处理低质量训练数据和敌对攻击，展示了其有效性和鲁棒性。
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连续自适应对抗训练（ACAT）增强模型对不断演变的对抗威胁的抵抗能力，同时减轻灾难性遗忘。
延伸问答
什么是Once-for-all Adversarial Training (OAT)？
OAT是一种对抗训练框架，可以在不重新训练模型的情况下调整标准准确度和鲁棒准确度之间的权衡。
如何通过核心集选择方法加快对抗训练？
核心集选择方法通过梯度近似误差有效减少训练集大小，从而加快对抗训练2-3倍。
RiFT方法的核心思想是什么？
RiFT方法通过微调非鲁棒性关键模块，利用冗余容量提高泛化能力而不损害对抗性鲁棒性。
ORAT方法如何处理低质量训练数据？
ORAT方法在传统健壮学习和对抗训练的基础上开发，旨在同时处理低质量训练数据和敌对攻击。
连续自适应对抗训练（ACAT）有什么优势？
ACAT增强模型对不断演变的对抗威胁的抵抗能力，同时减轻灾难性遗忘，降低对抗样本检测所需的总时间。
对抗训练如何增强CNN的鲁棒性？
对抗训练通过使对抗数据与自然数据的通道层次对齐，增强CNN的鲁棒性，并引入CIFS机制来压制不利通道。
