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LOTOS：用于训练强健集成的逐层正交化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种集成机器学习模型，通过多样化梯度和高置信度边界实现可证书鲁棒性。通过多模型平滑策略，证明集成模型在一定条件下优于单一模型。引入轻量级多样性正则化训练，提升了模型在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上的L2鲁棒性。
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关键要点
- 研究提出了一种集成机器学习模型，旨在实现可证书鲁棒性。
- 多样化的梯度和高置信度边界是实现可证书鲁棒模型的必要和充分条件。
- 基于多模型平滑策略的有界模型平滑度分析表明，集成模型在一定条件下优于单一模型。
- 引入轻量级多样性正则化训练，提升了模型的鲁棒性。
- 在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上，集成模型实现了最先进的L2鲁棒性。
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