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频率驱动的对抗样本的一种新视角
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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
该研究提出了一种名为频率偏好控制模块的插件，用于提高深度神经网络在对抗样本上的鲁棒性。实验证明该模块可以与任何对抗训练框架相结合，并在不同体系结构和数据集上提高模型的鲁棒性。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为频率偏好控制模块的插件。
- 该模块旨在提高深度神经网络在对抗样本上的鲁棒性。
- 模块能够自适应地重新配置中间特征表示的低频和高频成分。
- 实证研究表明，该模块可以与任何对抗训练框架相结合。
- 在不同体系结构和数据集上，该模块进一步提高了模型的鲁棒性。
- 实验检验了鲁棒模型的频率偏差对对抗训练过程及最终鲁棒性的影响。
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