ロバストな分類器をエネルギーベースモデルの観点から理解する

ロバストな分類器をエネルギーベースモデルとして解釈することで、敵対的訓練の動態をより深く理解できる。また、ロバストな分類器は自然データとの間のエネルギー差を小さくすることで、過剰適合を抑制し、生成能力を向上させることができる。