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基于基础模型的鲁棒性：利用预训练模型进行鲁棒图像模型评估
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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
该文章介绍了一种新的鲁棒性测量方法，用于评估图像分类模型的表现。该方法通过与基准模型进行比较，直接评估模型的鲁棒性性能，并使用新样本扩展图像数据集，以揭示模型的行为和评估策略。
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关键要点
- 文章介绍了一种新的鲁棒性测量方法。
- 该方法用于评估图像分类模型的表现。
- 通过与基准模型进行比较，直接评估模型的鲁棒性性能。
- 使用新样本扩展图像数据集，以揭示模型的行为。
- 该方法有助于评估策略的有效性。
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