本文讨论了基于卷积神经网络的图像分类模型对抗攻击的概念，重点分析了FGSM对模型性能的负面影响，并通过模拟攻击和计算准确性展示了攻击的有害影响。作者提出了一种防御蒸馏方法来对抗FGSM攻击，并给出了实验结果。

稳健过拟合问题的重要性：FGSM 测试时的敌对净化
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