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DiffSmooth: 基于扩散模型和局部平滑的可证明鲁棒学习
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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
本文介绍了一种提高认证鲁棒性的方法，通过扩散模型进行对抗净化，并通过局部平滑策略将净化后的实例映射到共同区域。实验证明该方法在不同数据集上实现了最先进的认证鲁棒性。
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关键要点
- 提出了一种提高认证鲁棒性的方法，名为DiffSmooth。
- DiffSmooth通过扩散模型进行对抗净化。
- 使用局部平滑策略将净化后的实例映射到共同区域。
- 实验证明该方法在不同数据集上实现了最先进的认证鲁棒性。
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