Alapfogalmak
提案されたFew-shot Adversarial Prompt learningフレームワークは、限られたデータでの適応を通じて顕著な敵対的な堅牢性向上を実現します。
Statisztikák
提案手法は11つの異なるデータセットで優れた自然および敵対的な精度を示しています。
教師あり学習や新しいトレーニング目標に関する詳細が含まれています。
Idézetek
"提案された方法は他手法を凌駕し、限られたデータでも敵対的な堅牢性向上を実現します。"
"自然と敵対的な一般化間のトレードオフやプロンプト設計の影韓国も分析されました。"