通过 Fisher 几何进行结构化置信扰动进行对抗训练

原文：Structured Confidence Perturbation via Fisher Geometry for Adversarial Training

对抗性训练经常受到“伪攻击”的困扰，这种扰动会显着增加损失值，但无法真正改变模型的置信结构。为了解决这个问题，我们提出了两种互补的方法来直接攻击和防御置信结构变形。首先，基于传统损失最大化的观点，我们引入了一个混合目标

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