通过神经架构搜索实现准确可靠架构
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。为了保护深度神经网络免受对抗性攻击,我们提出了 ARNAS 来搜索用于对抗训练的准确且稳健的架构。实验结果表明,所搜索到的架构具有最强的稳健性和具有竞争力的准确性,并打破了基于 NAS 的架构无法在稳健性场景下很好地进行迁移的传统观念。通过分析搜索到的优秀架构,我们还得出结论,准确且稳健的神经网络架构倾向于在输入和输出附近部署不同的结构,这对于手工设计和自动设计准确且稳健的架构具有重要的实际意义。
为了保护深度神经网络免受对抗性攻击,研究人员提出了ARNAS架构,具有最强的稳健性和竞争力的准确性。ARNAS打破了基于NAS的架构无法在稳健性场景下迁移的传统观念。研究发现,准确且稳健的神经网络架构倾向于在输入和输出附近部署不同的结构。