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在贴瓦片推理中如何通过Tile级对抗训练提升模型稳健性？ 热门官方

更新于2025/12/1 15:12:11
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回答：在训练阶段对每块Tile施加不同风格的对抗扰动（如光照变化、噪声注入），并优化融合网络的抗扰能力；可使推理时对输入质量波动更鲁棒，减少异常Tile引发的全局错误。
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