本文介绍了通过辅助批归一化层实现的解缠耦学习技术，提高深度神经网络的准确性和鲁棒性。通过增加样本的熵来生成远离内部分布域的样本，并通过数据增强和自由对抗训练技术实现，能够在较小的数据集上获得更高的准确性和鲁棒性。
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