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多散布低曲率模型融合的集成对抗防御
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种新的方法，通过探索个体网络之间的交互来提高集成模型的抗干扰性，并演示了一种适应性的多样性促进正则化器，以提高集成的鲁棒性。该方法在各种数据集上取得了良好的实验效果。
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关键要点
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提出了一种新的方法，通过探索个体网络之间的交互来提高集成模型的抗干扰性。
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定义了一种新的集成多样性的概念，以促进网络在对抗性情境中的多样性。
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演示了一种适应性的多样性促进正则化器，以提高集成的鲁棒性。
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该方法在各种数据集上取得了良好的实验效果。
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在正常情况下保持了最新水平的精度。
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