多散布低曲率模型融合的集成对抗防御

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过降低攻击的可转移性，我们的研究试图增强集成模型的多样性，特别关注在曲率的影响下训练多个更多样且具有低曲率的网络模型，从而提高对各种攻击的鲁棒性。

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。

抗干扰性 数据集 适应性多样性促进正则化器 集成模型 鲁棒性
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