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Sustainable Self-evolution Adversarial Training
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内容提要
本研究提出了一种新的可持续自我进化对抗训练框架（SSEAT），旨在解决现有对抗训练模型在动态攻击下的不足。该框架通过持续的对抗防御和数据重放，有效学习多种对抗样本，并解决灾难性遗忘问题。实验结果表明，其防御性能和分类准确率优于其他模型。
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关键要点
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本研究提出了一种新的可持续自我进化对抗训练框架（SSEAT）。
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该框架旨在解决现有对抗训练模型在动态攻击下的不足。
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SSEAT通过持续的对抗防御和数据重放，有效学习多种对抗样本。
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该框架解决了模型在持续学习中的灾难性遗忘问题。
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实验结果表明，SSEAT的防御性能和分类准确率优于其他模型。
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