数据增强通过微调现有数据生成新训练样本，帮助模型减少过拟合并提升泛化能力。文章讨论了图像、文本、音频和表格数据的增强方法，强调在线与离线增强的区别及避免数据泄露的重要性。
本文提出了多种提高对抗攻击效率的方法，包括新的初始化策略、方差调整、在线增强和自适应自动攻击。这些方法在多个模型上测试，显著提升了鲁棒性和攻击成功率，尤其在对抗训练和超参数调整方面表现优越。
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