关于“Adv-BNN：通过鲁棒贝叶斯神经网络改进对抗防御”的评论
机器学习
2019-07-02 v1 机器学习
摘要
Liu等人最近的一篇论文结合了对抗训练与贝叶斯神经网络（BNN）两个主题，并认为对抗训练的BNN比非贝叶斯对应物对对抗攻击更具鲁棒性。在此，我分析了所提出的防御方法，并指出需要调整对抗攻击以纳入贝叶斯网络的随机性，从而对其鲁棒性进行准确评估。使用这种新型攻击，我表明似乎没有强有力的证据表明对抗训练的BNN具有更高的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1907.00895,
title = {Comment on "Adv-BNN: Improved Adversarial Defense through Robust Bayesian Neural Network"},
author = {Roland S. Zimmermann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00895},
year = {2019}
}
备注
3 pages