利用对抗对比学习提高目标检测器对常见干扰的鲁棒性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究提出了一种创新的对抗对比学习框架，通过生成实例级对抗样本和优化对比损失，增强了神经网络对抗攻击和常见扭曲的鲁棒性，同时通过对比学习增强了干净样本与对抗样本之间的相似性，从而使得表示具有对抗攻击和常见扭曲的抵抗力。通过改善对抗和实际应用条件下的性能，该方法旨在增强神经网络在安全关键应用中的鲁棒性，如自主车辆在不可预测的天气条件下行驶。我们预计这个框架将有助于提高神经网络在具有挑战性环境中...
该研究提出了一种创新的对抗对比学习框架，通过生成实例级对抗样本和优化对比损失，增强了神经网络对抗攻击和常见扭曲的鲁棒性。该方法旨在增强神经网络在安全关键应用中的鲁棒性，如自主车辆在不可预测的天气条件下行驶。
