Proposing a Continual Adversarial Defense (CAD) framework to adapt to dynamic attacks, emphasizing few-shot feedback and memory-efficient adaptation.
提案されたMPAT(Malicious Perturbation based Adversarial Training)は、テキストの敵対的攻撃に対して堅牢な深層ニューラルネットワークを構築する方法です。
Proposing MPAT for robust neural networks against textual adversarial attacks.