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离群数据：对抗样本的熟悉 —— 综述
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了一个名为OODRobustBench的基准来评估对抗鲁棒性在输入分布转移下的泛化能力。研究结果显示，对抗鲁棒性在OOD泛化问题上存在严重问题，但ID鲁棒性与OOD鲁棒性呈正线性相关，可以通过ID鲁棒性预测OOD鲁棒性。研究还发现，额外数据、数据增强、先进的模型架构和特定的正则化方法可以提高OOD鲁棒性。该研究为多攻击和未知攻击的鲁棒性提供了新的解决方案。
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关键要点
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提出了名为OODRobustBench的基准，用于评估对抗鲁棒性在输入分布转移下的泛化能力。
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研究显示对抗鲁棒性在OOD泛化问题上存在严重问题。
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ID鲁棒性与OOD鲁棒性在许多分布转移下呈正线性相关，可以通过ID鲁棒性预测OOD鲁棒性。
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实现OOD鲁棒性需要设计超出传统方法的新方法。
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额外数据、数据增强、先进的模型架构和特定的正则化方法可以提高OOD鲁棒性。
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发现的训练方案在威胁转移下表现出明显更高的鲁棒性，同时保持高的ID鲁棒性，为多攻击和未知攻击的鲁棒性提供新的解决方案。
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