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可验证的强健拟合预测
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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
本文介绍了一种基于VRCP框架的新方法，用于恢复在对抗攻击时的预测覆盖率保证，并支持任意范数的扰动和回归任务。实验结果表明，该方法在图像分类和强化学习环境的回归任务中表现出超过标称覆盖率的结果，并且比目前最先进的方法更高效且信息量更丰富。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于VRCP框架的新方法。
- 该方法用于恢复在对抗攻击时的预测覆盖率保证。
- 支持任意范数的扰动和回归任务。
- 实验结果显示，该方法在图像分类和强化学习环境的回归任务中表现优异。
- VRCP方法的覆盖率超过了标称覆盖率。
- 该方法比目前最先进的方法更高效且信息量更丰富。
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