魯棒性遷移

十八、《What it Thinks is Important is Important: Robustness Transfers through Input Gradients》 1、簡介 這篇論文提供了一種能夠遷移對adversarial perturbation的魯棒性的方法。以往的一些工作都是首先產生一些adversarial examples，把它們放到訓練集中對模型進行retrain

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