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RobustBench leaderboard全面解读：如何提交模型并提升排名？

【免费下载链接】robustbenchRobustBench: a standardized adversarial robustness benchmark [NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track]项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustbench

RobustBench是一个标准化的对抗鲁棒性基准测试平台，旨在系统追踪对抗鲁棒性的真实进展。作为NeurIPS 2021 Benchmarks and Datasets Track的成果，RobustBench leaderboard已经成为评估深度学习模型对抗鲁棒性的权威标准。本文将为您详细解读这个对抗鲁棒性基准测试平台，并提供提交模型和提升排名的完整指南。🎯

什么是RobustBench leaderboard？

RobustBench leaderboard是一个系统跟踪对抗鲁棒性真实进展的标准化平台。在对抗性攻击研究领域，有超过3,000篇论文发表，但哪些方法真正有效、哪些只是高估了鲁棒性，往往难以判断。RobustBench通过建立标准化的评估流程，为研究人员提供了一个可靠的比较平台。

该平台主要关注Linf、L2和常见损坏（Common Corruptions）这三种最常研究的对抗攻击场景。为确保评估的可靠性，RobustBench只接受满足以下三个原则的防御方法：

1. 具有非零梯度：模型对输入具有非零梯度
2. 确定性前向传播：完全确定性的前向传播过程（无随机性）
3. 无优化循环：不包含优化循环

RobustBench leaderboard的核心结构

三大威胁模型

RobustBench leaderboard按照不同的威胁模型分为三个主要排行榜：

1. Linf攻击排行榜（ε=8/255）：评估模型对L∞范数约束下对抗攻击的鲁棒性
2. L2攻击排行榜（ε=0.5）：评估模型对L2范数约束下对抗攻击的鲁棒性
3. 常见损坏排行榜：评估模型对自然损坏（如雾、雪、运动模糊等）的鲁棒性

数据集覆盖

RobustBench支持多个主流数据集：

• CIFAR-10：最常用的对抗鲁棒性测试数据集
• CIFAR-100：更细粒度的分类任务
• ImageNet：大规模图像分类基准
• ImageNet-C：ImageNet的常见损坏版本
• ImageNet-3DCC：包含3D常见损坏的扩展数据集

如何查看和解读RobustBench leaderboard？

访问官方排行榜

RobustBench leaderboard的官方网址是https://robustbench.github.io/，您可以在网站上直观地查看各个模型的排名情况。排行榜按照鲁棒精度（Robust Accuracy）从高到低排序，同时显示清洁精度（Clean Accuracy）、模型架构、发表会议等信息。

关键指标解读

1. 清洁精度（Clean Accuracy）：模型在干净（无攻击）数据上的准确率
2. 鲁棒精度（Robust Accuracy）：模型在对抗攻击下的准确率，这是排名的核心指标
3. 精度-鲁棒性权衡：高清洁精度不一定意味着高鲁棒性，两者之间存在权衡关系

模型排名趋势

从排行榜中可以看出一些重要趋势：

• 使用额外数据（如生成模型生成的数据）通常能提高鲁棒性
• 更大的模型架构（如WideResNet-70-16）通常表现更好
• 近年来，Vision Transformers在对抗鲁棒性方面也展现出强大潜力

如何提交模型到RobustBench leaderboard？

提交前的准备工作

在提交模型之前，您需要确保模型满足以下要求：

1. 模型必须满足三个基本原则（非零梯度、确定性前向传播、无优化循环）
2. 使用AutoAttack进行评估：这是RobustBench的标准评估方法
3. 准备模型检查点：提供可下载的模型权重文件
4. 准备评估结果：在标准测试集上的清洁精度和鲁棒精度

提交步骤详解

步骤1：评估模型性能

使用RobustBench提供的评估脚本对模型进行标准化测试：

from robustbench import benchmark from myrobust_model import MyRobustModel threat_model = "Linf" # 选择威胁模型：Linf、L2或corruptions dataset = "cifar10" # 选择数据集：cifar10、cifar100或imagenet model = MyRobustModel() model_name = "YourName2024ModelTitle" device = torch.device("cuda:0") clean_acc, robust_acc = benchmark(model, model_name=model_name, n_examples=10000, dataset=dataset, threat_model=threat_model, eps=8/255, device=device, to_disk=True)

步骤2：生成JSON结果文件

设置to_disk=True参数后，系统会自动生成一个JSON文件，路径为：model_info/<dataset>/<threat_model>/<YourName2024ModelTitle>.json

JSON文件包含以下关键信息：

• 论文链接和标题
• 作者信息
• 是否使用额外数据
• 模型架构
• 威胁模型和ε值
• 清洁精度和鲁棒精度

步骤3：通过GitHub提交

访问RobustBench的GitHub仓库，使用"New Model"模板提交issue：

1. 填写论文信息（标题、URL、作者）
2. 提供每个模型的详细技术规格
3. 上传评估结果JSON文件
4. 提供模型检查点和代码链接

两种提交方式

公共模型提交（同时加入Model Zoo）

如果您愿意公开分享模型权重，可以将模型同时添加到排行榜和Model Zoo中。这需要：

1. 在robustbench/model_zoo中添加模型定义
2. 提供Google Drive ID用于自动下载
3. 同意使用MIT许可证（或指定自定义许可证）

私有模型提交（仅加入排行榜）

如果您希望保持模型检查点的私密性，可以选择仅将模型添加到排行榜。您需要：

1. 通过issue提交评估结果
2. 将模型检查点通过电子邮件发送到adversarial.benchmark@gmail.com
3. 模型将只出现在排行榜中，不会加入Model Zoo

提升模型排名的关键技术策略

1. 数据增强技术

从排行榜前列的模型可以看出，有效的数据增强是提升鲁棒性的关键：

• CutMix和MixUp：在Rebuffi2021Fixing等模型中广泛使用
• DDPM生成数据：使用扩散模型生成额外训练数据
• AutoAugment策略：自动搜索最佳数据增强策略

2. 模型架构优化

• 宽残差网络（WideResNet）：在CIFAR-10上表现最佳
• Vision Transformers：在ImageNet上展现出竞争力
• ConvNeXt架构：结合CNN和Transformer的优势

3. 训练策略改进

• 对抗训练（Adversarial Training）：基础但有效的技术
• TRADES方法：平衡清洁精度和鲁棒精度
• 辅助训练（Helper-based Training）：减少过大的分类边界

4. 使用额外数据

排行榜前列的模型大多使用了额外数据：

• Carmon2019Unlabeled：使用5000万张未标记图像
• Gowal2021Improving：使用DDPM生成的合成数据
• Rebuffi2021Fixing：结合CutMix和额外数据

常见问题解答

Q: 我的模型比AutoAttack更强的攻击方法评估，可以提交吗？

A: 可以！RobustBench欢迎任何能够提供更低鲁棒精度的评估方法。您可以通过"New external evaluation(s)"模板提交您的外部评估结果。

Q: 我的模型使用随机性防御，能提交吗？

A: 很遗憾，RobustBench目前不接受具有随机性前向传播的模型，因为这可能高估鲁棒性。但如果您能提供理论保证（如可验证鲁棒性），可以考虑提交。

Q: 如何确保评估的公平性？

A: RobustBench使用标准化的AutoAttack进行评估，所有模型都在相同的测试集和攻击参数下进行评估，确保结果的可比性。

Q: 我的模型在多个威胁模型上都表现良好，需要分开提交吗？

A: 是的，每个威胁模型都需要单独提交评估结果。您可以在同一个issue中提交多个威胁模型的结果。

使用RobustBench Model Zoo

快速加载预训练模型

RobustBench不仅是一个排行榜，还是一个包含最鲁棒模型的Model Zoo。只需一行代码即可加载预训练模型：

from robustbench import load_model # 加载CIFAR-10上Linf攻击下最鲁棒的模型 model = load_model(model_name='Carmon2019Unlabeled', dataset='cifar10', threat_model='Linf')

评估模型鲁棒性

使用AutoAttack评估加载的模型：

from autoattack import AutoAttack adversary = AutoAttack(model, norm='Linf', eps=8/255) x_adv = adversary.run_standard_evaluation(x_test, y_test)

在不同损坏类型上测试

from robustbench.data import load_cifar10c from robustbench.utils import clean_accuracy corruptions = ['fog', 'snow', 'frost'] x_test, y_test = load_cifar10c(n_examples=1000, corruptions=corruptions, severity=5) acc = clean_accuracy(model, x_test, y_test)

最佳实践建议

1. 仔细阅读提交指南

在提交前，请仔细阅读robustbench/model_zoo中的模型定义示例，确保格式正确。

2. 使用标准评估设置

确保使用与排行榜相同的评估设置：

• 相同的测试集大小（通常为10,000个样本）
• 相同的攻击参数（如ε=8/255 for Linf）
• 相同的预处理步骤

3. 提供完整的复现信息

在提交时提供：

• 完整的训练代码
• 精确的超参数设置
• 数据预处理流程
• 随机种子设置

4. 考虑不同威胁模型

如果您的模型在多个威胁模型上都表现良好，考虑提交所有相关结果，这将增加模型的可见度。

总结

RobustBench leaderboard为对抗鲁棒性研究提供了一个标准化、可靠的评估平台。通过参与这个基准测试，您不仅可以展示您的研究成果，还可以与全球最先进的模型进行公平比较。

关键要点总结：

• ✅ 使用标准化的AutoAttack进行评估
• ✅ 确保模型满足三个基本原则
• ✅ 提供完整的模型定义和检查点
• ✅ 考虑同时提交多个威胁模型的结果
• ✅ 利用Model Zoo中的预训练模型进行基准测试

无论您是刚开始研究对抗鲁棒性的新手，还是经验丰富的研究人员，RobustBench都为您提供了一个展示和比较研究成果的理想平台。立即开始准备您的模型提交，在对抗鲁棒性研究的舞台上展现您的技术实力！🚀

记住，推动对抗鲁棒性研究的发展不仅需要创新的方法，还需要公平、可重复的评估标准。RobustBench正是为此而生，期待您的贡献！

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