韭菜花音乐|联合工作：利用NAS搜索针对对抗攻击的鲁棒神经网络，港中文、MIT( 三 )
实验
通过上述三个发现 ， 我们训练并选择一组具有代表性的RobNet模型进行评估 。 我们将训练的RobNet系列模型与目前广泛使用的人工设计模型进行比较 ， 发现RobNets表现出更好的鲁棒性；RobNets即使在参数数量较少的情况下 ， 也能在白盒和黑盒攻击下大幅提高鲁棒性 。 在CIFAR10和ImageNet上的结果如下表 ， 更多实验结果详见论文 。
CIFAR10：
ImageNet：
参考文献：
[1]Bender,G.,Kindermans,P.J.,Zoph,B.,Vasudevan,V.,&Le,Q.Understandingandsimplifyingone-shotarchitecturesearch.InICML2018
[2]Madry,A.,Makelov,A.,Schmidt,L.,Tsipras,D.,&Vladu,A.Towardsdeeplearningmodelsresistanttoadversarialattacks.InICLR2018.
[3]Zhang,H.,Yu,Y.,Jiao,J.,Xing,E.P.,Ghaoui,L.E.,&Jordan,M.I.Theoreticallyprincipledtrade-offbetweenrobustnessandaccuracy.InICML2019
[4]Yim,J.,Joo,D.,Bae,J.,&Kim,J.Agiftfromknowledgedistillation:Fastoptimization,networkminimizationandtransferlearning.InCVPR2017
作者：杨宇喆 ， MIT计算机科学与人工智能实验室博士生 ， 研究方向为无线感知和机器学习 。 个人主页：https://www.mit.edu/~yuzhe/
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