使其與傳統(tǒng)對(duì)立練習(xí)比較更具有競(jìng)爭力。

對(duì)立進(jìn)犯已成為視覺感知體系安全性和可靠性的嚴(yán)峻要挾 ，論文引進(jìn)了累積信息探究的界說：

以及多步累積交互方針：

其間 ，該模型經(jīng)過循環(huán)結(jié)構(gòu)充分運(yùn)用與環(huán)境交互取得的序列信息 ，明顯進(jìn)步了體系面臨不知道進(jìn)犯時(shí)的辨認(rèn)與呼應(yīng)才能。論文經(jīng)過理論剖析證明RNN Style的練習(xí)辦法本質(zhì)上是一種貪婪探究戰(zhàn)略
：

這種貪婪探究戰(zhàn)略或許導(dǎo)致EAD選用部分最優(yōu)戰(zhàn)略 ，進(jìn)步REIN-EAD的功能 ，在面臨不知道進(jìn)犯與自適應(yīng)進(jìn)犯時(shí)相同表現(xiàn)出色
，自然地下降瞬時(shí)感知的不確定性  。履行這種離線近似最大化答應(yīng)REIN-EAD模型學(xué)習(xí)緊湊而賦有表現(xiàn)力的對(duì)立特征，緩解對(duì)立進(jìn)犯帶來的錯(cuò)覺 。36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。進(jìn)一步證明了REIN-EAD在雜亂使命和實(shí)際場(chǎng)景的有用性（表4，清華朱軍團(tuán)隊(duì)在TPMAI 2025中提出了強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)防護(hù)結(jié)構(gòu)REIN-EAD 。并改善其對(duì)方針目標(biāo)的了解。

進(jìn)犯強(qiáng)度等多個(gè)不同的進(jìn)犯對(duì)手戰(zhàn)略進(jìn)行了彌補(bǔ)試驗(yàn)