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无需正则化：一种高效且有效的不完整标签分布学习模型
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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
本文研究了对抗鲁棒性的半监督对抗训练，提出了正则化项以应用于无标签数据，并通过知识蒸馏结合提出的正则化项进行半监督对抗训练算法。实验证明，该算法在性能方面取得了显著提升，即使有限的有标签数据量，仍能与使用所有标签数据的监督对抗训练算法相媲美。
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关键要点
- 研究对抗鲁棒性的半监督对抗训练
- 探究稀缺有标签数据情况下的鲁棒风险上界
- 提出正则化项以应用于无标签数据
- 通过知识蒸馏结合正则化项进行半监督对抗训练算法
- 实验证明算法在性能方面显著提升
- 有限的有标签数据量仍能与监督对抗训练算法相媲美
- 在CIFAR-10数据集上，使用8%的有标签数据表现接近
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