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ACLS：自适应和条件标签平滑用于网络校准
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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
本文研究了分类网络在面对数据异常和对抗攻击时准确性和可校准概率分布的平衡。提出了正则化软标签的方法，探讨了标签平滑正则化和标准化方法对数据泛化性和校准概率分布的影响。通过将传统卷积转化为基于填充的局部卷积，加强了性能和收敛速率。
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关键要点
- 研究分类网络在数据异常和对抗攻击下的准确性与可校准概率分布的平衡。
- 提出正则化软标签的方法。
- 探讨标签平滑正则化和标准化方法对数据泛化性和校准概率分布的影响。
- 将传统卷积转化为基于填充的局部卷积，以增强性能和收敛速率。
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