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论文阅读：ICLR 2021 BAG OF TRICKS FOR ADVERSARIAL TRAINING

news 2025/9/8 6:52:37

https://arxiv.org/pdf/2010.00467

https://www.doubao.com/chat/19485126050819586

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这篇论文（发表在ICLR 2021会议）核心是解决一个反直觉的问题：之前很多人研究“对抗训练”（让AI模型不怕被恶意篡改的图片骗到）时，总说自己提出的新方法比老方法好，但后来发现——其实不用搞复杂方法，只要“早点停止训练”，效果就和那些新方法差不多。

作者团队觉得不对劲，就去扒了几十篇对抗训练相关论文的细节，结果发现了关键问题：不同论文里的基础训练设置（比如权重衰减、学习率调整、批量大小这些“小参数”）差别特别大，而且没人重视。比如有的论文用“权重衰减=2e-4”，有的用“5e-4”；有的生成对抗样本时用“批量归一化的训练模式”，有的用“评估模式”——这些看似不起眼的差别，居然能让模型的“抗骗能力”差出5%甚至7%，比很多新方法宣称的提升还大。

于是他们做了一件事：在CIFAR-10数据集上，把这些容易被忽略的“训练小技巧”和参数，一个个拿出来测试效果，最后总结出一套“标准基础设置”，还验证了这套设置的通用性。

下面用更通俗的话拆解关键内容：

1. 先搞懂：什么是“对抗训练”？

AI模型（比如看图识物）很容易被“骗”——比如给一张猫的图片加一点点人眼看不见的噪音，模型就会把它认成狗。这种“骗人图片”叫“对抗样本”。
“对抗训练”就是训练时故意往数据里加这些“骗人图片”，让模型提前适应，变得更“抗骗”。目前最常用的基础框架是“PGD-AT”，很多新方法都是在它上面改的。

2. 核心发现：“小参数”比“新方法”影响更大

作者对比了20多篇论文的训练设置（比如表1里列的），发现大家虽然都用“对抗训练”，但基础参数乱得很：

权重衰减（防止模型过拟合的参数）：有人用1e-4，有人用2e-4，有人用5e-4；
批量大小（一次训练用多少张图）：从32到512都有；
学习率调整：有的训练200轮，有的只训30轮；
甚至生成“对抗样本”时，批量归一化（BN层）用“训练模式”还是“评估模式”，都不一样。

更要命的是：这些小差别对“抗骗能力”影响极大。比如权重衰减从1e-4改成5e-4，模型“抗PGD攻击”的准确率能差出7%；BN层用“评估模式”比“训练模式”，干净图片的识别准确率能高1%左右，抗骗能力还不下降。

之前很多论文说“我的新方法比老方法好”，其实可能只是他们的基础参数调得更合理，不是方法本身厉害——甚至有些真正有用的新方法，因为参数没调好，效果被低估了。

3. 哪些“小技巧/参数”真正重要？

作者做了大量实验，筛选出对“对抗训练”影响最大的几个点：

权重衰减：最关键！用5e-4比用1e-4/2e-4抗骗能力强很多（比如WRN-34-10模型，用5e-4时抗PGD攻击准确率56.6%，用2e-4只有52.08%）；
标签平滑（LS）：给标签加一点点“模糊”（比如把“100%是猫”改成“90%是猫，10%是其他”），能让抗骗能力提升0.5%-1%，还不影响干净图片的识别；
批量大小+学习率缩放：批量大小不是越大越好，CIFAR-10上128最合适；如果批量改大（比如256），要按比例把学习率也改大（比如从0.1改成0.2），不然效果会差；
BN层模式：生成“对抗样本”时用“评估模式”，比“训练模式”更稳定，还能提高干净图片的准确率；
激活函数：小模型（比如ResNet-18）用“Softplus”比常用的“ReLU”抗骗能力强一点，但大模型（比如WRN-34-10）差别不大；
早期停止/预热：之前有人说“早点停止训练能抗过拟合”，但作者发现：只停训练轮次有用，但如果“提前停止生成对抗样本的步数”，反而会让模型更怕强攻击；学习率“预热”（刚开始慢慢升学习率）几乎没效果。