基于DSSIM非范数约束增强的对抗训练方法 |
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引用本文: | 王保利,范鑫鑫,景全亮,毕经平.基于DSSIM非范数约束增强的对抗训练方法[J].高技术通讯,2023(4):339-351. |
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作者姓名: | 王保利 范鑫鑫 景全亮 毕经平 |
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作者单位: | 1. 中国科学院大学计算机科学与技术学院;2. 中国科学院计算技术研究所 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(62077044,61702470,62002343)资助项目; |
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摘 要: | 针对当前对抗训练(AT)中存在的鲁棒过拟合问题,即在对抗训练超过一定轮次后,网络模型对抗防御能力出现不升反降的现象,本文提出了一种基于结构相异性非范数约束增强的对抗训练方法(DSSIM-AT)。该方法将非范数约束引入到对抗训练过程中用于对抗样本生成,根据样本间的结构相异度剔除对抗样本中的无语义特征,使得生成的对抗样本更适合于对抗训练。该方法进一步设计了梯度异步更新机制,优化对抗样本生成与模型参数更新耗时问题。实验结果表明,该方法可有效缓解对抗训练鲁棒过拟合情况,相比于已有对抗训练方法,可以将CIFAR-10数据集上的干净样本识别准确率提高约3%,同时对抗样本识别准确率提高约4%~8%。
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关 键 词: | 对抗攻击 对抗防御 对抗训练(AT) 非范数约束 |
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