Revisiting Adversarial Training at Scale

📄 arXiv: 2401.04727v2 📥 PDF

作者: Zeyu Wang, Xianhang Li, Hongru Zhu, Cihang Xie

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-04-21)

备注: Accepted by CVPR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AdvXL以解决大规模对抗训练问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗训练 深度学习 鲁棒性 大规模模型 计算机视觉 ViT模型 数据集

📋 核心要点

  1. 现有对抗训练方法主要集中在小模型和低分辨率数据集，难以适应大规模训练的需求。
  2. 本文提出的AdvXL框架旨在高效地进行大规模对抗训练，利用巨型模型和海量数据。
  3. 实验结果显示，AdvXL在多个鲁棒性指标上超越了现有记录，展现了其在大规模训练中的有效性。

📝 摘要（中文）

机器学习领域经历了训练流程的重大变革，尤其是以“基础模型”为中心的巨大规模。然而，对抗训练仍然滞后，主要集中在小模型和低分辨率数据集上。为此，本文重新审视了对抗训练在大规模应用中的潜在益处，并提出了一种高效的训练策略AdvXL，使得在巨型模型和网络规模数据上进行对抗训练成为可能。实验结果表明，AdvXL在ImageNet-1K上达到了新的鲁棒性准确率记录，显著超越了之前的记录，标志着对抗训练的新方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前对抗训练在大规模模型和数据集上的应用不足，现有方法多集中于小型模型如ResNet-50和低分辨率数据集如CIFAR-10，无法充分利用现代计算资源。

核心思路：AdvXL框架的核心思想是通过高效的训练策略，使得对抗训练能够在巨型模型和大规模数据集上进行，从而提升鲁棒性表现。该设计考虑了计算成本与训练效率的平衡。

技术框架：AdvXL的整体架构包括数据预处理、模型训练、对抗样本生成和评估等主要模块。通过优化每个阶段的计算效率，确保在大规模数据上进行有效训练。

关键创新：AdvXL的最大创新在于其高效的训练策略，使得在大规模数据集上进行对抗训练成为可能，并且在鲁棒性准确率上设立了新的基准。与传统方法相比，AdvXL能够处理更大规模的模型和数据。

关键设计：在参数设置上，AdvXL采用了针对巨型模型的优化策略，损失函数设计上考虑了多种鲁棒性指标，同时网络结构上使用了ViT-g模型，以提升对抗训练的效果。实验中使用的数据集DataComp-1B为模型提供了丰富的训练样本。

📊 实验亮点

在实验中，AdvXL在ImageNet-1K数据集上达到了新的鲁棒性准确率记录，特别是在$l_{ ext{∞}}$、$l_{2}$和$l_{1}$鲁棒性准确率上分别提升了11.4%、14.2%和12.9%。这些结果表明AdvXL在大规模对抗训练中的有效性，标志着该领域的重大进展。

🎯 应用场景

AdvXL的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在计算机视觉、自动驾驶、医疗影像分析等需要高鲁棒性的场景中。通过提升模型的鲁棒性，AdvXL能够有效应对现实世界中的对抗攻击，增强系统的安全性和可靠性。未来，AdvXL的框架也可能被扩展到其他类型的深度学习任务中。

📄 摘要（原文）

The machine learning community has witnessed a drastic change in the training pipeline, pivoted by those ''foundation models'' with unprecedented scales. However, the field of adversarial training is lagging behind, predominantly centered around small model sizes like ResNet-50, and tiny and low-resolution datasets like CIFAR-10. To bridge this transformation gap, this paper provides a modern re-examination with adversarial training, investigating its potential benefits when applied at scale. Additionally, we introduce an efficient and effective training strategy to enable adversarial training with giant models and web-scale data at an affordable computing cost. We denote this newly introduced framework as AdvXL. Empirical results demonstrate that AdvXL establishes new state-of-the-art robust accuracy records under AutoAttack on ImageNet-1K. For example, by training on DataComp-1B dataset, our AdvXL empowers a vanilla ViT-g model to substantially surpass the previous records of $l_{\infty}$-, $l_{2}$-, and $l_{1}$-robust accuracy by margins of 11.4%, 14.2% and 12.9%, respectively. This achievement posits AdvXL as a pioneering approach, charting a new trajectory for the efficient training of robust visual representations at significantly larger scales. Our code is available at https://github.com/UCSC-VLAA/AdvXL.