本文介绍了多种对抗训练方法，如OAT、OATS、RiFT和ORAT，旨在提高深度神经网络的鲁棒性，解决低质量数据和对抗攻击问题。研究表明，通过微调和核心集选择等技术，可以增强模型的对抗性和泛化能力，而不损害其性能。
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