本文提出了一种新的半定松弛方法，以提高ReLU网络的鲁棒性，效率是现有方法的三倍。研究探讨了对抗训练的极限，并提出了新的正则化方法和防御规则项，显著提升了模型在CIFAR-10和MNIST数据集上的鲁棒性和准确性。通过大量实验验证了这些方法的有效性。