Page 48 - 《软件学报》2026年第4期
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翟浩杰 等: 基于自适应策略优化的鲁棒泛化权衡学习 1489
好的样本 (红框中) 分为完整的簇, 对于这些簇的分类几乎完全正确; 对于边界的部分样本, 也形成了较为完整的簇,
分类结果也较好; 对于黑框中难以分类的样本, 虽然没有形成较好的簇, 但其分类结果相对于中期也有所提升.
Airplane Airplane
Automobile Automobile
Bird Bird
Cat Cat
Deer Deer
Dog Dog
Frog Frog
Horse Horse
Ship Ship
Truck Truck
(a) 真实标签 (b) 预测标签
图 8 TRG-ASO 训练初期 CIFAR-10 数据集中对抗样本降维特征的真实标签和预测标签可视化
Dog Dog
Frog Frog
Horse Horse
Ship Ship
Truck Truck
Airplane Airplane
Automobile Automobile
Bird Bird
Cat Cat
Deer Deer
(a) 真实标签 (b) 预测标签
图 9 TRG-ASO 训练中期 CIFAR-10 数据集中对抗样本降维特征的真实标签和预测标签可视化
Airplane Airplane
Automobile Automobile
Bird Bird
Cat Cat
Deer Deer
Dog Dog
Frog Frog
Horse Horse
Ship Ship
Truck Truck
(a) 真实标签 (b) 预测标签
图 10 TRG-ASO 训练后期 CIFAR-10 数据集中对抗样本降维特征的真实标签和预测标签可视化
