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通过基于分数的对抗图像生成评估鲁棒性
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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
该研究提出了基于评分的对抗生成（ScoreAG）框架，可生成逼真的对抗样本，提高分类器的鲁棒性。ScoreAG 在多个基准测试上表现良好，强调了对抗样本在语义边界上的研究的重要性。
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关键要点
- 该研究提出了基于评分的对抗生成（ScoreAG）框架。
- ScoreAG 利用评分模型生成超越 $p$ 范数约束的对抗样本。
- 生成的对抗样本能够保持图像的核心语义。
- ScoreAG 提高了分类器的鲁棒性。
- 通过广泛的实证评估，ScoreAG 在多个基准测试上表现良好。
- 研究强调了对抗样本在语义边界上的重要性。
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