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ICML非参数方法的健壮性分析
本研究探讨了当输入数据在经过一些修改后变成对抗性样本时，非参数方法的鲁棒性。结果表明，数据分离较好时，最近邻和核分类器的鲁棒性是最优的，直方图则不是。对于普遍的数据分布，通过对抗裁剪预处理后使用最近邻或核分类器也能实现最优的鲁棒性。
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