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薄冰上的样本：重新评估神经网络的对抗剪枝
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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
本研究重新评估了三种对抗剪枝方法，发现它们的鲁棒性被高估，剪枝后接近未剪枝模型决策边界的样本通常被错误分类。探讨了未来设计更有效的对抗剪枝方法的可能性。
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关键要点
- 神经网络剪枝可以减小网络大小，提高稀疏性。
- 剪枝技术牺牲了模型的泛化能力和对抗攻击的鲁棒性。
- 本研究重新评估了三种对抗剪枝方法，发现它们的鲁棒性被高估。
- 剪枝后，接近未剪枝模型决策边界的样本通常被错误分类。
- 研究讨论了未来设计更有效的对抗剪枝方法的可能性。
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