研究人员开发了一个名为对比课程健壮数据集蒸馏 (C$^2$R) 的新框架，以提高蒸馏数据集的健壮性。与之前同等对待所有对抗性扰动的方法不同，C$^2$R 优先处理具有最小鲁棒裕度的样本，并明确拓宽决策边界之间的分离。这种方法可以实现更好的准确性-健壮性权衡，在各种数据集和攻击中实现卓越的鲁棒准确性。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍数据集蒸馏新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- C$^2$R
- CIFAR-10
- CIFAR-100
- Contrastive Curriculum for Robust Dataset Distillation
- ImageNet-1K
- Muquan Li
- Tiny-ImageNet
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