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济宁市任城区建设局网站/seo高级优化方法

news 2025/7/4 5:33:30

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视觉转换器(ViT)作为卷积神经网络(CNN)的有力替代方案，受到了广泛的关注。最近的研究表明，vit也容易受到cnn等对抗实例的攻击。为了构建健壮的vit，一种直观的方法是应用对抗性训练，因为它已被证明是实现健壮cnn的最有效方法之一。然而，对抗训练的一个主要限制是它的计算成本很高。ViTs采用的自注意机制是一种计算强度较大的操作，其费用随着输入补丁数量的增加而成倍增加，使得ViTs上的对抗性训练更加耗时。在这项工作中，我们首先全面研究了各种视觉转换器上的快速对抗训练，并说明了效率与鲁棒性之间的关系。然后，为了加快vit的对抗训练，我们提出了一种有效的注意力引导对抗训练机制。具体来说，在对抗性训练中，我们依靠自注意的特性，采用注意引导的掉落策略，主动去除每一层的某些补丁嵌入。精简的自我注意模块显著加速了vit的对抗性训练。只需65%的快速对抗性训练时间，我们就能在具有挑战性的ImageNet基准测试中达到最先进的结果。

Fast Adversarial Training on Vision Transformers

我们将Fast AT应用于广泛的ViT。我们从五个视觉变压器家族中选择了19种不同尺寸的型号结果表明，vit始终比cnn更健壮。这与同时进行的模型鲁棒性研究相一致。我们得出以下新颖的结论:

在同一transformer家族中，较大的变压器并不总是具有更好的鲁棒性
在不同的变压器家族中，为更好的自然性能而设计的注意机制并不一定会带来更好的鲁棒性。
SOTA vit存在严重的效率问题，并且需要比SOTA cnn更多的训练时间

Computation Intensity of ViTs

对于每个矩阵，我们在右下角显示它的形状，在右上角显示它的索引，输入特征为： $X_{p \times d}$ ,它由维数为d的p个嵌入序列组成：

每个嵌入都与输入图像的一个特定的非重叠补丁有关，ViT由一组块组成，每个块由两种计算组成：Multihead Self-Attention layer (MSA) and the Multi-Layer Perceptron layer (MLP).

在MSA中，X首先通过层归一化进行归一化，然后转换成query、key、value矩阵（K，Q，V）：

对于多头设计，将形状为pxd的K、Q、V矩阵划分为h个头，每个部分的形状为 $p \times\frac{d}{h}$ ,以第一个头为例， $A^{1}$ 对 $V^{1}$ 进行重加权

$A^{1}$ 所有的列向量都是softmax标准化的，因此每个列向量的和都是1，然后将每个磁头的AV值进行拼接转换为MSA的输出：

MLP接收MSA的输出X‘，并使用层归一化和GELU激活转换每个嵌入：

整个过程的复杂度为：

Dropping Patch: The Flexibility of Self-Attention

研究人员还研究了动态地丢弃ViT模型正向通道中的补丁或嵌入。结果表明，当丢弃一定数量的补丁时，前向推理可以显著加速。同时，模型的性能只会有轻微的下降。

在这项工作中，我们探索了一种补丁掉落策略，以加速对抗性训练，因为它实现了出色的权衡。我们首先测试了随机丢弃一定数量输入补丁的方案，看看它如何影响Fast AT的训练质量。我们在图3(b)中报告了结果，其中我们绘制了针对不同下降比率的训练时期的稳健性。请注意，在测试阶段的推断过程中不会丢弃任何补丁。减少输入补丁的数量，可以加快ViT的正向推理。令人惊讶的是，从图中我们还观察到，下降操作也稳定了对抗训练，缓解了灾难性过拟合的现象。如图3(a)所示，我们重复三次Fast AT，没有任何掉落。训练过程可能非常不稳定，有时准确率会降至零。我们推测正是由于丢片操作带来的正则化效应使Fast AT稳定。为了进一步验证这一猜想，我们测试了DeiT[72]中配备了dropout操作的vit。退出模块应用于自我关注模块之后。如图3(c)所示，注意缺失模块与掉落补丁一样，也稳定了Fast AT。与删除补丁不同，删除模块不能节省计算量。然而，在两种情况下，当使用下降时，最终的鲁棒精度都会降低。随机补丁掉落策略造成了一个困境。也就是说，它带来了加速和性能下降

Attention-Guided Adversarial Training

对抗实例的质量取决于对抗攻击算法。攻击算法依赖于准确估计输入像素相对于损失函数的梯度。因此，实现我们目标的一个主要见解是删除几乎不会妨碍梯度估计的补丁。注意力的大小可以揭示嵌入的显著程度。

将 $\frac{1}{h}\sum ^{h}_{i=1}A^{i}$ 按行求和，并生成索引向量a,其列是加权平均参数，和恒为1 ，列表示生成的嵌入接收到每个输出嵌入的信息的多少，行揭示了每个输入嵌入对输出嵌入的影响程度，这个值因嵌入不同而不同，因此，我们选择基于它们在a中的大小来选择top-k嵌入，等式（4.3）可以写成：

我们在AV的加权平均计算之后去掉了嵌入，使得嵌入的量级保持稳定。嵌入的数量将从p减少到k。为了充分利用每一层的注意力信息，我们提出了一种分层的指数下降方案。也就是说，在每一层中，我们都会掉落固定比例的补丁。因此，该方案将在更深的层上放置更多的嵌入，在更深的层中嵌入始终是更冗余的。我们将掉落率设置为0.9。在一个12层的ViT-Base模型上，最后一层将只处理31%的嵌入数量，并节省整个模型40%以上的FLOPs。算法1中显示了我们的注意力引导对抗训练的详细实现。我们的AGAT只是修改了训练过程。在测试过程中，我们使用原始模型进行预测。当涉及前馈过程时，类标签将不会被删除