谨慎平滑选择：标签平滑既可以成为隐私保护，又可能成为模型逆向攻击的催化剂

研究发现，传统标签平滑会增加深度学习模型的隐私泄露，而采用负因子的平滑可以提高隐私保护性并增强模型的鲁棒性。