BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-03T00:00:00Z 探索用于提升集成强健性的模型学习异质性 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了基于多模型平滑策略的有界模型平滑度分析，证明了集成模型比单一基础模型实现更高的可证书鲁棒性。他们还提出了轻量级多样性正则化的训练方法，在 MNIST，CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上实现了最先进的 L2 - 鲁棒性。 🏷️ 标签 CIFAR-10 ImageNet MNIST 可证书鲁棒性 多模型平滑策略 轻量级多样性正则化 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
