arXiv · Machine Learning· Daniel Agyei Asante, Mark Tetteh, Deborah Asamoah, Bernard Asante, Regina Esi Turkson·· 8 小时前AI 评分48
AGAT：基于局部稳定性样本选择的增强引导对抗训练
Augmentation-Guided Adversarial Training via Local Stability-Based Sample Selection
AI 导读
AGAT通过增强诱导的局部变化筛选邻域不稳定样本，以减少对抗训练的计算开销。在 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100 和 Tiny-ImageNet-200 上，AGAT每个 minibatch 仅对 20-30% 的训练样本施加对抗监督，鲁棒准确率与基线相当或更高，训练时间低于其他对抗训练基线。
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