arXiv cs.CV· Arash Vashagh, Roozbeh Razavi-Far·· 4 小时前AI 评分22
GraphRectify：跨神经网络迁移对抗样本检测器的图方法
GraphRectify: Graph-Based Transfer of Adversarial Example Detectors Across Neural Networks
AI 导读
GraphRectify 是一个基于图的框架，可将对抗图像检测器从一个分类器骨干迁移到另一个骨干，无需重新训练即可复用检测器。在多个数据集、骨干架构和对抗攻击（含同时针对分类器与检测器的自适应攻击）的完整评测矩阵上，其聚合 ROC-AUC 高于在新骨干上从零训练的检测器及各项迁移消融。跨骨干家族迁移且数据充足时增益尤为明显，而从零训练在数据最受限的场景下仍有竞争力。
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