基于超对抗性调优的提升预训练大型视觉变换器对抗鲁棒性的方法

《Pattern Recognition》：Hyper Adversarial Tuning for Boosting Adversarial Robustness of Pretrained Large Vision Transformers

大型视觉Transformer存在对抗样本攻击下的脆弱性，传统对抗训练面临计算效率与防御效果的双重挑战。本文提出HyperAT框架，通过超网络生成多种防御LoRA模块并自适应合并，实现知识迁移与参数高效。实验表明HyperAT在CIFAR-10/100、Imagenette等数据集上显著提升鲁棒性，参数量仅为全微调的1.7%，且兼容多种防御方法。

　　随着深度学习技术的快速发展，视觉Transformer（ViT）在计算机视觉领域取得了显著的进展。这些大规模预训练模型在多种任务中展现出卓越的性能，如图像分类、目标检测和语义分割等。然而，尽管它们在常规条件下表现优异，但在面对精心设计的对抗样本时，仍然存在一定的脆弱性。对抗样本通常是指在原始输入图像上添加微小扰动后，使得模型做出错误预测的输入。这种攻击方式在安全关键型应用中引发了严重的安全问题，例如自动驾驶系统、医疗影像分析和人脸识别技术等。因此，提升ViT模型的对抗鲁棒性成为了当前研究的重要方向。

为了应对这一挑战，研究者们提出了多种防御机制，包括对抗训练、对抗净化、防御性蒸馏、对抗检测以及集成方法等。其中，对抗训练因其在提升模型鲁棒性方面的有效性而受到广泛关注。对抗训练的核心思想是将对抗样本纳入模型的训练过程中，从而增强模型对潜在攻击的抵抗力。然而，对抗训练在处理大规模ViT模型时，往往面临效率和效果上的双重挑战。首先，对抗样本的生成需要多次前向和反向传播操作，这在计算资源上消耗较大，尤其是在模型参数数量庞大的情况下，计算成本更是难以承受。其次，即使经过对抗训练，模型的鲁棒性仍可能局限于特定类型的攻击，缺乏对未见过的攻击方式的泛化能力。

针对这些挑战，研究者们尝试了多种高效的对抗训练方法，如基于低秩适应（LoRA）的对抗训练。LoRA是一种参数高效的微调方法，它通过在预训练模型的基础上引入少量可学习参数来实现模型性能的优化。这种方法能够在减少计算开销的同时，提升模型的对抗鲁棒性。然而，现有的LoRA对抗训练方法在提升模型鲁棒性方面仍然存在局限，尤其是在与全参数对抗微调相比时，其效果仍有待提高。

为了更有效地解决这些问题，本文提出了一种名为HyperAT的新型对抗微调框架。HyperAT的核心思想是利用元学习（Meta Learning）方法，通过构建一个轻量级的HyperNetwork来生成针对不同防御方法的LoRA权重，并进一步将这些LoRA模块进行融合，从而提升模型的对抗鲁棒性。HyperNetwork是一种能够生成模型参数的神经网络，它通过学习不同任务之间的共享知识，来生成适用于特定任务的参数。在HyperAT框架中，每个防御方法都被视为一个独立的学习任务，HyperNetwork根据这些任务的特征生成相应的LoRA模块参数。通过这种方式，HyperAT能够在不增加太多计算负担的情况下，提升模型的鲁棒性。

HyperAT框架的设计不仅提高了对抗训练的效率，还增强了模型的泛化能力。在生成阶段，HyperNetwork通过学习不同防御方法的特征，生成与之对应的LoRA模块参数。这些参数能够帮助模型在面对不同类型的对抗样本时，做出更准确的预测。随后，HyperAT将这些LoRA模块进行融合，形成一个更加鲁棒的模型。融合过程不仅能够减少模型的参数数量，还能够捕捉到不同防御方法之间的共性，从而形成一个更全面的防御策略。

在实验部分，本文对HyperAT框架进行了全面的验证。实验涵盖了多个基准数据集，包括CIFAR-10、CIFAR-100和Imagenette等。这些数据集在计算机视觉领域具有代表性，能够有效评估模型的性能。通过在这些数据集上的实验，本文展示了HyperAT在提升模型对抗鲁棒性方面的显著效果。实验结果表明，HyperAT不仅在计算效率上优于传统的对抗训练方法，而且在模型性能上也表现出色。具体而言，HyperAT在对抗样本上的准确率显著高于其他参数高效的微调方法，甚至能够超越全参数对抗微调的性能。

此外，本文还对HyperAT的参数效率进行了深入分析。与传统的对抗训练方法相比，HyperAT在参数数量上有着明显的优势。通过引入HyperNetwork，HyperAT能够在不增加太多参数的情况下，生成适用于不同防御方法的LoRA模块。这种设计不仅降低了模型的存储需求，还减少了训练过程中的计算开销。因此，HyperAT在实际应用中具有更高的可行性，尤其是在资源受限的环境中。

在模型融合方面，HyperAT采用了类似于Adamerging的方法，通过自适应地组合不同LoRA模块，进一步提升模型的鲁棒性。这种融合策略能够有效捕捉到不同防御方法之间的共性，形成一个更加全面的防御模型。实验结果表明，HyperAT+（即融合后的模型）在对抗样本上的准确率进一步提升，显示出其在提升模型鲁棒性方面的潜力。

总的来说，HyperAT框架通过引入HyperNetwork和自适应的LoRA模块融合策略，成功地解决了大规模ViT模型在对抗训练中的效率和效果问题。它不仅能够在减少计算成本的同时提升模型的鲁棒性，还能够通过知识迁移的方式，增强模型对不同类型攻击的泛化能力。这一框架的提出，为提升大规模视觉Transformer模型的对抗鲁棒性提供了一种新的思路，具有重要的理论和应用价值。未来的研究可以进一步探索HyperAT在不同应用场景中的表现，以及如何优化其在实际部署中的计算效率和存储需求。