[論文筆記]INSTANCE ADAPTIVE ADVERSARIAL TRAINING: IMPROVED ACCURACY TRADEOFFS IN NEURAL NETS
研究背景 對抗訓練是目前最有效的提升深度學習模型魯棒性的方法。但問題在於對抗訓練後常常會伴隨着原始樣本分類正確率的下降，這是對抗訓練存在的一大問題。 主要貢獻 本文分析了對抗訓練導致原始樣本分類正確率下降的主要原因 本文提出了一種新的對抗訓練方法，在模型對抗魯棒性持平的情況下提升原始樣本的分類正確率 主要方法 1、對抗訓練對於原始樣本分類的影響 本文提出，目前所有的對抗訓練都是固定了噪聲大小，例如
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