为了实现这种腻滑，蒸馏防御起首按照正常的方法练习分类收集，然后用大年夜第一个模型学到的概率向量练习别的一个完全雷同架构的新模型。

下图展示蒸馏温度若何影响模型对抗样本的防御才能。直不雅上，温度越高防御越好。

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本文标题：一文详解深度神经网络中的对抗样本与学习

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