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DAT：通过频域生成幅度混合提高对抗鲁棒性
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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
本研究提出双重对抗训练方法，通过优化对抗幅度生成器，提高深度神经网络的鲁棒性，同时保留关键模式。实验表明，该方法显著增强了模型对多种对抗攻击的抵抗力，具有重要实用价值。
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关键要点
- 本研究提出双重对抗训练方法（DAT），旨在解决深度神经网络在对抗攻击中的脆弱性。
- DAT通过优化对抗幅度生成器（AAG）来增强模型的鲁棒性。
- 该方法能够保留关键相位模式，确保模型在对抗环境中的有效性。
- 实验结果表明，DAT显著提升了模型对多种对抗攻击的抵抗力。
- 该研究具有重要的实用价值，能够应用于实际的深度学习场景中。
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