Rethinking Invariance Regularization in Adversarial Training to Improve Robustness-Accuracy Trade-off

Futa Waseda, Ching-Chun Chang, Isao Echizen
April 2025
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TL;DR

  • 識別能力を保ちながら頑健性を改善：AR-ATは敵対的摂動に不変で、分類にも有効な表現を学習。
  • 非対称な正則化で勾配の競合を抑制：Stop-gradientと予測器により最適化を改善。
  • Split BatchNormで入力分布を分離：通常入力と敵対的入力の表現分布の混在に対処。
タイプ
Conference paper
収録
ICLR 2025

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特任助教

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