arXiv cs.LG· Daniel Agyei Asante, Mark Tetteh, Deborah Asamoah, Bernard Asante, Regina Esi Turkson·· 6 天前AI 评分33
基于局部稳定性样本选择的增强引导对抗训练
Augmentation-Guided Adversarial Training via Local Stability-Based Sample Selection
AI 导读
研究者提出增强引导对抗训练框架 AGAT，利用轻量化局部稳定性评分 ALS 筛选邻域不稳定的样本进行对抗训练。在 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet-200 上的实验表明，AGAT 仅对每个 minibatch 中 20-30% 的样本应用对抗监督，即取得相当或更高的鲁棒准确率，且训练时间少于所有基线方法。
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