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高效可行生物合理的对抗训练
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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
Adversarial Noise Propagation是一种训练算法，可提高深度模型的鲁棒性。该算法可与其他对抗性训练方法相结合，实现对对抗性和受损数据的强大鲁棒性。在多个数据集上的实验表明，该算法优于各种对抗性防御方法。
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关键要点
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提出了一种名为 Adversarial Noise Propagation 的训练算法。
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该算法通过在隐藏层注入噪声来提高深度模型的鲁棒性。
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不同的隐藏层对模型的鲁棒性和准确性有不同的贡献。
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该算法可以与其他对抗性训练方法有效结合，进一步增强模型鲁棒性。
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在多个数据集（如 MNIST、CIFAR-10、CIFAR-10-C、CIFAR-10-P 和 ImageNet）上进行的实验表明，ANP 对对抗性和受损数据具有强大的鲁棒性。
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ANP 明显优于各种对抗性防御方法。
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