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对扩散合成目标的神经网络稳健性进行基准测试
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了图像分类器对以文字为导向的失真的鲁棒性，并利用扩散模型对图像进行不同域的编辑。研究结果显示，不同语言为基础的失真和编辑域中，图像分类器性能下降，卷积模型比变压器架构更鲁棒，数据扩充技术可提高原始数据和编辑图像性能。
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关键要点
- 本研究探讨了图像分类器对以文字为导向的失真的鲁棒性。
- 研究利用扩散模型对图像进行不同域的编辑。
- 研究结果表明，不同语言为基础的失真和编辑域中，图像分类器性能显著下降。
- 卷积模型比变压器架构更为鲁棒。
- 常见的数据扩充技术可以提高原始数据和编辑图像的性能。
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