AID-Purifier：一种用于提升对抗防御的轻量辅助网络
机器学习
2021-07-15 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出一种 AID-purifier，可通过净化输入来提升对抗训练网络的鲁棒性。AID-purifier 是一种辅助网络，作为已训练好的主分类器的附加模块工作。为保持其计算轻量，它以二元交叉熵损失作为判别器进行训练。为从对抗样本中获取额外的有用信息，其架构设计与信息最大化原则密切相关，将主分类网络的两层接入辅助网络。为辅助净化的迭代优化过程，该辅助网络使用 AVmixup 进行训练。AID-purifier 可与其他净化器（如 PixelDefend）结合使用以进一步增强。总体结果表明，性能最佳的对抗训练网络可由性能最佳的净化网络增强，其中 AID-purifier 是一个轻量且鲁棒的具有竞争力的候选方法。
引用
@article{arxiv.2107.06456,
title = {AID-Purifier: A Light Auxiliary Network for Boosting Adversarial Defense},
author = {Duhun Hwang and Eunjung Lee and Wonjong Rhee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06456},
year = {2021}
}