研究人员开发了 DUNE，一种用于 AI 模型训练的新型双分支方法，可创建鲁棒的不可学样本。该方法在空间和颜色域中优化扰动，以降低模型泛化能力并实现不可学性。DUNE 的不可学性增强集成策略通过聚合各种预训练模型进一步提高了其性能。实验表明，DUNE 在对抗各种防御措施方面优于现有方法，显著降低了 CIFAR-10 和 ImageNet 等基准数据集上的测试准确率。 AI
影响 引入了一种可能扰乱 AI 模型训练和增强数据安全性的新技术。
排序理由 这是一篇详细介绍创建不可学样本新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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