本文提出了多种提高人工神经网络（ANN）鲁棒性的方法，包括鲁棒性优化、对抗主动学习算法和基于状态重标记的模型。这些方法有效增强了网络对抗攻击的抵抗力，提高了准确性，并改善了模型在不同实验条件下的表现。

研究了量化技术在深度模型中的鲁棒性优化问题，发现量化模型易受自然噪声和系统噪声影响，有助于提升模型稳健性和真实场景部署。