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TOOL · CL_216084 · Aug 24 · 04:00

GPU欠压可提高CNN对抗鲁棒性和能源效率

研究人员开发了一种通过在训练期间降低GPU电压来增强卷积神经网络（CNN）对抗鲁棒性的方法。该技术引入了随机扰动，作为隐式正则化，提高了模型对对抗性攻击的抵御能力，同时降低了能耗。在MNIST和CIFAR-10数据集上对LeNet、VGG-6和MobileNetV3模型进行的实验表明，即使已经采用了对抗性训练，欠压训练也始终比标称电压下的标准训练具有更高的对抗准确性。这种硬件层面的方法提供了一种实用的方法，可以在不进行算法修改的情况下…