关于强健的过拟合:对抗训练引起的分布问题

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内容提要

最近的研究发现深度神经网络对抗样本存在漏洞。本文提出了一种新的对抗训练方法,通过引入额外的梯度步骤来提高模型的鲁棒泛化能力。实验证明该方法有效减轻了鲁棒过拟合,并能够持续提升模型的鲁棒性。

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