敵対的攻撃に対するロバスト性と一般化性能のトレードオフを改善するためには、以下の方法が考えられます。
多目的最適化: 敵対的精度と一般化精度を同時に最適化するために、多目的最適化アルゴリズムを使用することが有効です。これにより、モデルが両方の性能をバランスよく向上させることができます。
データ拡張: 敵対的サンプルを生成するだけでなく、データ拡張技術を用いて訓練データを多様化することで、モデルの一般化性能を向上させることができます。これにより、モデルはより多くの状況に適応できるようになります。
敵対的訓練の工夫: 敵対的訓練を行う際に、敵対的サンプルの生成方法を工夫することで、モデルがより多様な攻撃に対してロバストになるように訓練することが可能です。例えば、異なる攻撃手法を組み合わせて訓練することで、モデルの耐性を向上させることができます。
アーキテクチャの工夫: 特定のアーキテクチャ（例えば、Residual NetworksやDenseNetsなど）を使用することで、モデルのロバスト性を向上させつつ、一般化性能を維持することが可能です。
これらのアプローチを組み合わせることで、敵対的攻撃に対するロバスト性と一般化性能のトレードオフをさらに改善することができます。