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DiffDefense: 通过扩散模型抵御对抗性攻击

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文介绍了一种生成鲁棒分类器的方法，利用随机生成建模和条件分布采样。该方法通过添加高斯噪声和预训练扩散过程，在CIFAR-10数据集上展现出可观的鲁棒性，优于主要的防御方法。

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标签

扩散模型 条件分布采样 生成鲁棒分类器 随机生成建模 预训练扩散过程 高斯噪声
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