该研究探讨了对抗训练中的灾难性过拟合问题，提出了一种基于$l^p$范数的动态自适应训练方法，显著提高了模型在多步攻击下的鲁棒性，无需额外的正则化或噪声注入。

Catastrophic Overfitting, Entropy Gap, and Participation Ratio: A Noiseless $l^p$ Norm Solution for Fast Adversarial Training
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