ashafahi/free_adv_train

🛡️ Huấn luyện chống tấn công đối kháng mà không tốn thời gian — Free Adversarial Training

Huấn luyện mô hình mạnh mẽ chịu được các cuộc tấn công đối kháng, với chi phí thời gian gần bằng huấn luyện tự nhiên.

Đây là bản cài đặt TensorFlow chính thức của bài báo Free Adversarial Training. Dự án hỗ trợ huấn luyện các mô hình robust trên bộ dữ liệu CIFAR-10 và CIFAR-100, đạt được hiệu suất tương đương với PGD adversarial training truyền thống nhưng với thời gian huấn luyện ngắn hơn đáng kể.

✨ Điểm nổi bật

• Huấn luyện miễn phí (Free Training): Tận dụng kỹ thuật replay để huấn luyện mô hình chịu được tấn công đối kháng mà không tăng thời gian huấn luyện đáng kể.
• Hỗ trợ CIFAR-10 và CIFAR-100: Dễ dàng chuyển đổi giữa hai bộ dữ liệu chuẩn trong lĩnh vực thị giác máy tính.
• Đạt hiệu suất cao: Mô hình Free-8 đạt độ chính xác tấn công PGD-100 lên tới 46.60% trên CIFAR-10, cạnh tranh với các mô hình PGD truyền thống.
• Tốc độ huấn luyện nhanh: Thời gian huấn luyện chỉ khoảng 785 phút cho mô hình Free-8, thấp hơn nhiều so với 5418 phút của Madry 7-PGD.
• Công cụ đánh giá mạnh mẽ: Hỗ trợ đánh giá mô hình bằng PGD với nhiều lần khởi động lại ngẫu nhiên.
• Tích hợp TensorFlow: Dựng dựa trên TensorFlow, dễ dàng mở rộng và tùy biến.

💡 Vì sao đáng chú ý

Phương pháp Free Adversarial Training giúp giảm đáng kể chi phí tính toán khi huấn luyện các mô hình chịu được tấn công đối kháng. Thay vì phải thực hiện nhiều bước tối ưu hóa riêng biệt như trong PGD truyền thống, kỹ thuật này tích hợp trực tiếp quá trình tạo adversarial examples vào quá trình huấn luyện, giữ thời gian huấn luyện không thay đổi. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư muốn xây dựng mô hình mạng nơơnron mạnh mẽ một cách hiệu quả.

---

#AdversarialTraining #TensorFlow #Robustness #CIFAR10 #TiniX