快速对抗训练与平滑收敛
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入振荡约束和权重集中化，该研究提出了一种改进快速对抗训练（Fast Adversarial Training）的方法，解决了其在处理大扰动限度时出现的灾难性过拟合问题，并通过攻击无关性的广泛实验验证了该方法的稳定性和优越性。
该研究使用快速对抗训练技术（FAT）提高模型鲁棒性和减少训练成本。作者研究了10种FAT方法，并提出了Lipschitz正则化和自动权重平均化方法来进一步提高鲁棒性。实验评估显示该方法在四个基准数据库上表现优越。
