基于SingleProp的快速训练可证明鲁棒神经网络
机器学习
2021-02-03 v1 机器学习
摘要
近期工作已开发若干方法，以认证保证防御神经网络对抗攻击。然而，由于训练中使用认证，这些技术计算开销大。我们提出一种新的正则化器，比现有认证防御更高效（仅需通过网络一次额外前向传播），且可用于训练具相似认证精度的网络。在MNIST与CIFAR-10上的实验表明，相较于最先进认证防御，训练速度提升且认证精度相当。
引用
@article{arxiv.2102.01208,
title = {Fast Training of Provably Robust Neural Networks by SingleProp},
author = {Akhilan Boopathy and Tsui-Wei Weng and Sijia Liu and Pin-Yu Chen and Gaoyuan Zhang and Luca Daniel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01208},
year = {2021}
}
备注
Published at AAAI 2021