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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

💡 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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