Adversarial Noise Propagation是一种训练算法，可提高深度模型的鲁棒性。该算法可与其他对抗性训练方法相结合，实现对对抗性和受损数据的强大鲁棒性。在多个数据集上的实验表明，该算法优于各种对抗性防御方法。