Ignition Phase：用于快速对抗鲁棒性的标准训练
机器学习
2025-10-14 v2 人工智能
摘要
对抗训练（AT）是一种基石防御方法，但许多变体忽略了基础特征表示，主要侧重于更强的攻击生成。我们提出对抗演化训练（AET），一种简单而强大的框架， strategically 在常规AT之前添加一个经验风险最小化（ERM）阶段。我们假设，此初始ERM阶段培育了有利的特征流形，使更高效、更有效的鲁棒性获取成为可能。经验上，AET在鲁棒性方面实现了与或优于常规方法的效果，提高了干净准确率，并将训练成本降低8-25%。其有效性在多个数据集、架构以及增强既有AT方法时得到验证。我们的发现凸显了通过标准训练进行特征预条件化对开发更高效、原则性鲁棒防御的重要性。代码已在补充材料中提供。
引用
@article{arxiv.2506.15685,
title = {Ignition Phase : Standard Training for Fast Adversarial Robustness},
author = {Wang Yu-Hang and Liu ying and Fang liang and Wang Xuelin and Junkang Guo and Shiwei Li and Lei Gao and Jian Liu and Wenfei Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.15685},
year = {2025}
}
备注
Due to errors in both the theoretical formulation and the experimental design, we hereby withdraw the manuscript