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摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性,并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架,作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角,并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。本文的核心贡献包括:1)定义攻击模型和扰动集以优化模型参数;2)强调网络容量对对抗鲁棒性的影响;3)提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁
智算菩萨
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CNN-day5-经典神经网络LeNets5
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基础模型的大规模强化学习蒸馏:较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:Reinforcement
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