本文提出了一种基于信任区域理论的高效微调方法，通过参数化噪音减少表示变化，解决表示崩溃问题。实验结果表明，该方法在多任务上表现优异、速度更快且具有更好的泛化性。此外，研究探讨了通过噪声学习提高模型鲁棒性的方法，尤其在对抗攻击防御方面表现突出。

本论文提出了基于信任区域理论的简化和高效的fine-tuning方法，用参数化噪音代替了对抗目标，减少表示更改。实验证明，该方法在多种任务上效果优秀且速度更快，表示的泛化性也更稳定。