基于 DNA 语言模型的分类任务对抗鲁棒性探索
动力系统
2025-05-02 v2 复变函数
摘要
DNA 语言模型，如 GROVER、DNABERT2 和 Nucleotide Transformer， operate on DNA 序列，这些序列本身包含测序错误、突变以及实验引入的噪声，可能显著影响模型性能。尽管此问题的重要性不言而喻，但 DNA 语言模型的鲁棒性仍大体未被探讨。本文通过应用各种对抗攻击策略：碱基（核苷酸替代）、词（密码子修改）和句子水平（基于翻译的变换），系统性地分析模型的脆弱性。我们的结果表明，DNA 语言模型对对抗攻击高度敏感，导致显著的性能下降。此外，我们探索了对抗训练方法作为防御机制，既提升了鲁棒性又提高了分类准确率。这一研究揭示了 DNA 语言模型的局限性，并强调了生物信息学中鲁棒性的必要性。
引用
@article{arxiv.2409.19787,
title = {Exponential equidistribution of periodic points for endomorphisms of $\mathbb P^k$},
author = {Henry de Thélin and Tien-Cuong Dinh and Lucas Kaufmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.19787},
year = {2025}
}
备注
In this version, with an additional coauthor, we prove that for any holomorphic endomorphism of P^k, the repelling periodic points in the small Julia set converge exponentially fast to the equilibrium measure. The proof is different and independent of the previous one when k=1