AdaAD：用AI魔法棒提升模型防御力

人工智能

2023-04-14 21:02:43

AI领域新星AdaAD：提升轻量级模型鲁棒性的利器

对抗蒸馏：AI界的“以毒攻毒”

在计算机视觉领域，研究人员正致力于提升模型对攻击和噪声的抵抗力，即增强模型的鲁棒性。对抗蒸馏是一种颇具创新性的技术，它通过让学生模型学习教师模型的弱点来提高学生模型的鲁棒性，就像中医里的“以毒攻毒”之法。

AdaAD：自适应对抗蒸馏的新境界

传统的对抗蒸馏方法存在一个弊端：它们的目标函数是固定的，无法适应不同模型和任务的特点。上海交通大学和阿里巴巴达摩院联合开发的AdaAD（自适应对抗蒸馏）技术则克服了这一难题。

AdaAD采用了自适应对抗蒸馏策略，根据不同模型和任务动态调整目标函数。这种自适应能力使AdaAD能够更有效地利用教师模型的知识，从而提升学生模型的鲁棒性。

AdaAD的惊艳表现

AdaAD在ImageNet和CIFAR-10等多个公开数据集上的表现都令人惊叹。与最先进的方法相比，AdaAD训练的学生模型在白盒攻击和黑盒攻击下的准确率均大幅提升。

代码示例

以下Python代码演示了如何使用AdaAD训练一个轻量级图像分类模型：

import tensorflow as tf

# 导入数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 构建教师模型
teacher_model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 构建学生模型
student_model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译教师模型
teacher_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练教师模型
teacher_model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 编译学生模型
student_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用AdaAD训练学生模型
student_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tf.keras.callbacks.AdaAD(teacher_model)])

# 评估学生模型
student_model.evaluate(x_test, y_test)