BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-05T00:00:00Z

Catastrophic Overfitting, Entropy Gap, and Participation Ratio: A Noiseless $l^p$ Norm Solution for Fast Adversarial Training

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内容提要

该研究探讨了对抗训练中的灾难性过拟合问题，提出了一种基于$l^p$范数的动态自适应训练方法，显著提高了模型在多步攻击下的鲁棒性，无需额外的正则化或噪声注入。

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标签

动态自适应训练 多步攻击 对抗训练 灾难性过拟合 鲁棒性