10、机器学习中对抗样本的可视化分析

机器学习中对抗样本的可视化分析

1. 模型的鲁棒性

提高机器学习（ML）模型对抗对抗样本（AEs）的鲁棒性是一个重要的研究课题。已有许多研究致力于开发对 AEs 具有鲁棒性的模型，其中对抗训练已被证明能取得最先进的结果。在对抗训练中，ML 模型会特意使用 AEs 进行训练。然而，模型的准确性和鲁棒性之间存在权衡。

有研究认为，鲁棒模型与非鲁棒模型本质上不同。非鲁棒模型通过依赖弱相关特征来实现高性能，而鲁棒模型学习到的特征与人类感知更相符，这一有趣的观察也得到了其他研究者的证实。

受相关研究启发，有人提出了雅可比对抗正则化网络（JARNs），用于提高神经网络对 AEs 的鲁棒性。其核心问题是：由于鲁棒模型相对于输入图像的损失梯度是可解释的，那么将可解释的损失梯度作为训练目标，能否实现鲁棒模型？

JARN 的架构与生成对抗网络（GANs）类似，具体如下：
- 生成器网络：通过最小化对抗损失，使分类器的损失梯度类似于输入图像。
- 判别器网络：通过最大化对抗损失，区分生成的损失梯度和输入图像。

实验结果表明，JARN 提高了分类器的鲁棒性。若使用一步对抗训练，鲁棒性还能进一步提升。除了可视化损失梯度，绘制模型的损失表面也可用于解释模型的鲁棒性。

以下是一个简单的表格总结鲁棒模型和非鲁棒模型的区别：
| 模型类型 | 特征学习方式 | 性能特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 鲁棒模型 | 学习与人类感知相符的特征 | 鲁棒性高，但可能牺牲一定准确性 |
| 非鲁棒模型 | 依赖弱相关特征 | 准确性高，但鲁棒性低 |

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