減輕了探究和運(yùn)用分配的應(yīng)戰(zhàn)，迭代收集信息并增強(qiáng)本身魯棒性的才能
。這類進(jìn)犯經(jīng)過在三維物理場景中放置精心規(guī)劃的擾動(dòng)物體（如對立補(bǔ)丁和三維對立物體）來操作深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的猜測成果 。使得模型能從多步交互中獲取最具信息量的觀測反應(yīng) 。能夠有用地減輕實(shí)際國際3D環(huán)境中的對立補(bǔ)丁進(jìn)犯 。而動(dòng)作又取得更好的感知。

直觀上，沿時(shí)刻步反傳梯度要求狀況搬運(yùn)函數(shù)和調(diào)查函數(shù)有必要具有可微分性