通过现代霍普菲尔德网络改进分布外数据处理和抗损坏能力
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了计算机视觉模型在处理分布外数据时的脆弱性，尤其是对小扰动的敏感性。我们提出将现代霍普菲尔德网络集成到基线模型中，以增强模型的鲁棒性，并在MNIST-C数据集上取得了显著的性能提升，平均损坏准确率提高了13.84%。该方法不需要测试时间的适应或损坏的增加，显示了其实际应用的可行性。
本研究将霍普菲尔德网络集成到基线模型中，解决了计算机视觉模型对小扰动的敏感性问题。在MNIST-C数据集上，平均损坏准确率提高了13.84%。该方法无需测试时间的适应或损坏的增加，具有实际应用的可行性。
