NTU博士论文研究如何提高深度学习模型对图像和视频干扰的鲁棒性，提出了新的对抗训练和测试时优化技术。
原文标题：【NTU博士论文】向着对抗腐败鲁棒的深度学习模型迈进
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
这篇NTU博士论文探讨了如何提高深度学习模型在图像和视频分类任务中的鲁棒性，特别是应对现实世界中常见的噪声、模糊等干扰因素。
针对图像分类，论文研究了鲁棒性与熵之间的关系，并提出了一种基于高斯分布的对抗训练方法，以增强模型对图像腐败的抵抗力。
针对视频分类，论文首先建立了一个大规模的鲁棒性评估基准，并用先进的深度学习模型进行了测试。研究发现，提升视频模型鲁棒性的方法仍有很大的探索空间。因此，论文探索了数据增强和一致性正则化等方法，并提出了一种基于时间连贯性的测试时优化技术，以提高效率和效果。
针对图像分类，论文研究了鲁棒性与熵之间的关系，并提出了一种基于高斯分布的对抗训练方法，以增强模型对图像腐败的抵抗力。
针对视频分类，论文首先建立了一个大规模的鲁棒性评估基准，并用先进的深度学习模型进行了测试。研究发现，提升视频模型鲁棒性的方法仍有很大的探索空间。因此，论文探索了数据增强和一致性正则化等方法，并提出了一种基于时间连贯性的测试时优化技术，以提高效率和效果。
怜星夜思：
1、论文中提到的『高斯对抗训练』方法，与传统的对抗训练方法相比，有什么优势和劣势？
2、对于视频分类鲁棒性的研究，论文中提到的『时间连贯性』，具体指什么？如何利用它来进行优化？
3、除了论文中提到的方法，大家还能想到哪些可以提高深度学习模型鲁棒性的方法？
2、对于视频分类鲁棒性的研究，论文中提到的『时间连贯性』，具体指什么？如何利用它来进行优化？
3、除了论文中提到的方法，大家还能想到哪些可以提高深度学习模型鲁棒性的方法？
原文内容
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟
本论文聚焦于提高深度学习模型对自然腐败的韧性这一关键挑战。
本论文聚焦于提高深度学习模型对自然腐败的韧性这一关键挑战。尽管深度学习模型有潜力在各个领域带来重大进展，但当面对与其训练数据不同的场景，如噪声、模糊、天气变化和数字化伪影时，它们易于失败。这类失败对人类安全可能产生严重影响，例如由自动驾驶汽车引发的事故。为了解决这一问题，本研究探讨了鲁棒性与熵之间的相关性，并提出了一种新颖的高斯对抗训练方法，以增强图像分类模型的腐败韧性。此外，为了将对鲁棒深度学习的理解从图像扩展到视频，本论文建立了一个用于评估视频分类鲁棒性的大规模基准，并使用最先进的深度学习模型和技术进行了全面研究。研究揭示了提高视频模型鲁棒性的技术尚未被充分探索。因此，本研究探索了涉及多样化数据增强和一致性正则化的方法。最后，受到视频的时间连贯性特点的启发，提出了一种提高效率和效果的测试时优化技术。本研究的发现对于开发安全可靠的AI系统具有重大意义，为这些技术在实际应用中的广泛部署铺平了道路。
