BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-22T00:00:00Z 通过 Lipschitz 正则化和自动权重平均探索高效快速的对抗训练的重访 💡 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 该研究使用快速对抗训练技术（FAT）提高模型鲁棒性并减少训练成本。作者研究了10种以上的快速对抗训练方法，并提出了Lipschitz正则化和自动权重平均化方法来进一步提高鲁棒性。实验结果显示该方法在四个基准数据库上表现优越。 🏷️ 标签 Lipschitz正则化 快速对抗训练技术 正则 自动权重平均化 训练成本 鲁棒性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
