Chenhao Sun

双重随机平滑增强神经网络鲁棒性

研究人员推出了一种名为双重随机平滑（Dual RS）的新型框架，旨在增强神经网络对抗对抗性扰动的鲁棒性。与使用单一全局噪声方差的传统随机平滑不同，Dual RS 采用依赖于输入的噪声方差。这种方法能够在较小和较大的扰动半径下都获得更好的性能，克服了现有方法的一个关键限制。在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上的实验表明，Dual RS 的性能显著优于先前的方法，在计算开销仅略微增加的情况下提供了改进的准确性-鲁棒性权衡。