Collaboratively Guided Adversarial Robust Distillation with Teacher-Favorable Examples

📄 arXiv: 2610.11306v1 📥 PDF

作者: Zhi Li, Haowei Liu, Hongchen Yang, Xiaoxuan Wang, Song Gao, Shaowen Yao, Wei Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-08

💡 一句话要点

提出协同引导对抗鲁棒蒸馏以提升学生模型的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对抗蒸馏 鲁棒性 机器学习 教师模型 学生模型 知识转移 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有对抗蒸馏方法主要依赖教师在干净或对抗样本上的预测，未充分利用扰动邻域内的教师友好监督。
  2. 本文提出CGARD，通过在同一扰动邻域内联合优化学生对抗样本和教师协作样本，增强鲁棒性转移。
  3. 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上，CGARD在白盒和黑盒评估中均表现出显著的鲁棒性提升。

📝 摘要（中文）

对抗蒸馏旨在将高容量教师模型的鲁棒性转移到紧凑的学生模型上。现有方法主要利用教师在干净或对抗样本上的预测来指导学生学习，但在扰动邻域内的教师友好监督尚未得到充分探索。因此，本文提出了协同引导对抗鲁棒蒸馏（CGARD），该方法在同一扰动邻域内联合优化不同的学生对抗样本和教师协作样本。教师协作样本的损失不应超过干净输入的交叉熵损失。CGARD结合了协作教师引导与对抗教师监督，以改善鲁棒知识的转移。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验，包括白盒评估和额外的黑盒转移评估，均显示出相较于强对抗蒸馏基线的一致鲁棒性提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有对抗蒸馏方法中教师友好监督未被充分利用的问题。现有方法主要依赖于教师在干净或对抗样本上的预测，导致鲁棒性转移效果有限。

核心思路：CGARD的核心思路是联合优化学生对抗样本和教师协作样本，确保教师协作样本在教师模型下的损失不超过干净输入的损失，从而实现更有效的知识转移。

技术框架：CGARD的整体架构包括两个主要模块：一是学生对抗样本的生成与优化，二是教师协作样本的选择与约束。通过这两个模块的协同作用，提升学生模型的鲁棒性。

关键创新：CGARD的关键创新在于引入教师协作样本的概念，并通过限制其损失来增强对抗蒸馏的效果。这一设计与传统方法的单一监督方式形成鲜明对比。

关键设计：在损失函数设计上，CGARD结合了对抗损失和教师协作样本的约束损失，确保模型在学习过程中能够兼顾鲁棒性与准确性。网络结构上，采用了适应性调整的策略，以适应不同的对抗样本和教师样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CGARD在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上相较于强对抗蒸馏基线，鲁棒性提升幅度显著。在白盒评估中，模型的准确率提高了X%，而在黑盒转移评估中，鲁棒性提升了Y%。这些结果验证了CGARD的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的机器学习任务，如自动驾驶、金融欺诈检测和网络安全等。通过提升模型的鲁棒性，CGARD可以有效抵御对抗攻击，增强模型在实际应用中的可靠性和稳定性。未来，该方法有望在更多领域推广应用，推动对抗学习的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Adversarial distillation transfers robustness from high-capacity teachers to compact students. Existing adversarial distillation methods mainly use teacher predictions on clean or adversarial examples to supervise student learning. However, teacher-favorable supervision within the perturbation neighborhood remains underexplored in adversarial distillation. We therefore propose Collaboratively Guided Adversarial Robust Distillation (CGARD), which jointly optimizes distinct student-adversarial and teacher-collaborative examples within the same perturbation neighborhood. The teacher-collaborative example is constrained to incur no greater cross-entropy loss under the teacher than the clean input. CGARD combines collaborative teacher guidance with adversarial teacher supervision to improve robust knowledge transfer. Experiments on CIFAR-10 and CIFAR-100, including white-box evaluation and additional black-box transfer evaluation, demonstrate consistent robustness improvements over strong adversarial distillation baselines.