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对抗鲁棒学习的正则化
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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
本文介绍了一种新型的正则化方法，通过线性损失行为惩罚梯度混淆，鼓励鲁棒性。实验证明，使用该方法训练的模型能够避免梯度混淆，比对抗训练更快。
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关键要点
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介绍了一种新型的正则化方法，鼓励训练数据附近的损失行为呈线性。
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该方法惩罚梯度混淆，鼓励模型的鲁棒性。
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在CIFAR-10和ImageNet上进行大量实验，证明了该方法的有效性。
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使用该正则化方法训练的模型能够避免梯度混淆，训练速度比对抗训练更快。
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在ImageNet上取得了47%的对抗准确率，CIFAR-10表现相同为8/255。
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