本研究提出了“强健健身房”这一统一模块化基准，以解决强化学习基准标准化不足的问题。该基准支持多种不确定性和干扰，旨在评估强化学习算法的强健性。研究发现现有算法在不同任务环境中存在显著不足，并提供了改进方向。

该文提出了记忆扰动方程（MPE），统一了现有的敏感性度量方法，并揭示了有关敏感性的有用属性。实证结果表明，该方程可以用于预测未见过的测试数据上的泛化情况，对未来关于强健性和自适应学习的研究有用。

该研究提出了一种将对抗训练引入自监督学习的通用预训练模型，可提高模型强健性和节省计算成本，对微调任务有两种作用。实验表明，该框架在CIFAR-10数据集上性能大幅提升，并提出了一种集成策略来提高自监督预训练模型的强健性。