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AD-CERT:对抗蒸馏提升认证鲁棒性

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AI 综述

研究者 Matteo Melis 等人提出认证训练目标 AD-CERT,把对抗蒸馏与 IBP 上界结合,在 logit 空间从经验鲁棒教师模型蒸馏对抗信息,用作认证训练的有效下界替代。该方法在多个 ReLU 网络鲁棒性基准上取得 SOTA 认证性能;在统一设置下,其认证准确率比鲁棒特征空间蒸馏目标最高提升 5.40 个百分点。 论文发表于 BMVC 2026,代码已公开。

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10月12日
  1. arXiv cs.AI
    AD-CERT:用对抗蒸馏与 IBP 上界提升认证鲁棒性

    研究者提出认证训练目标 AD-CERT,将对抗蒸馏与 IBP 上界结合,在 logit 空间从经验鲁棒教师模型蒸馏对抗信息,作为认证训练的有效下界替代。该方法在多个 ReLU 网络鲁棒性基准上取得 SOTA 认证性能,在统一设置下比鲁棒特征空间蒸馏目标的认证准确率最高提升 5.40 个百分点。代码已公开,论文发表于 BMVC 2026。

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