该研究提出了一种创新的对抗对比学习框架，通过生成实例级对抗样本和优化对比损失，增强了神经网络对抗攻击和常见扭曲的鲁棒性。该方法旨在增强神经网络在安全关键应用中的鲁棒性，如自主车辆在不可预测的天气条件下行驶。
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