研究探讨了分类任务中冗余数据维度与对抗脆弱性之间的关系。发现低维流形上的清洁训练收敛问题与一阶优化器的欠条件性有关。建议通过二阶方法提高模型鲁棒性，但批量归一化层可能影响效果。

本研究全面研究了水下图像增强模型的对抗脆弱性，并提出了一种对抗攻击协议。同时，设计了两种有效攻击方法，用于评估和改善这些模型的鲁棒性。