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TabularBench：现实应用中表格深度学习的对抗鲁棒性基准测试
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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
数据集蒸馏是一种高级技术，将数据集压缩为较小的对应物，同时保持强大的训练性能。本研究引入了一个全面的基准，评估最广泛的蒸馏数据集的对抗鲁棒性。通过结合更广泛的数据集蒸馏方法和对抗攻击方法，基准显著扩展。同时发现将蒸馏数据融入原始数据集的训练批次可以提高鲁棒性。
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关键要点
- 数据集蒸馏是一种将数据集压缩为较小对应物的高级技术。
- 本研究引入了一个全面的基准，评估蒸馏数据集的对抗鲁棒性。
- 基准结合了多种数据集蒸馏方法和对抗攻击方法，显著扩展了评估范围。
- 评估了蒸馏数据集对抗性攻击算法的鲁棒性，如PGD和AutoAttack。
- 发现将蒸馏数据融入原始数据集的训练批次可以提高鲁棒性。
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