对神经网络对抗鲁棒性正则化的认识       

2020年8月12日 20:00-21:00     

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对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。

为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。

然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样本的性能往往会下降，这一问题引起了学术界的广泛关注，这种准确度与鲁棒性之间互相妥协的本质原因仍未被找出。

在这一工作中，讲者及其团队从正则化的角度来研究神经网络的对抗鲁棒性。指出，经过对抗训练之后的网络在特征空间的绝大多数方向上将被平滑，导致样本集中于决策边界附近；换言之，经过对抗训练的网络输出往往是相对低置信度的，这种网络对于正常样本的性能往往也是更差的。

研究表明，我们应该以更温和的手段来构建对抗鲁棒性，避免过度正则化。

直播时间：

2020年8月12日 19:30-20:30

嘉宾简介：

温宇馨，本科毕业于华南理工大学，目前在华南理工大学几何感知与智能实验室就读博士四年级，导师为贾奎教授。研究兴趣包括计算机视觉与机器学习。已在相关领域的国际顶级会议期刊如ICML, TPAMI等发表多篇论文。

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