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该论文提出了 LEAN，一种通过损失函数设计实现的正则化方法，可重塑已训练模型的权重敏感度分布，将高敏感度尾部缩减至原来的 1/5–1/13，使模型能够抵御数百次比特翻转攻击，同时以 3.29 比特的有效载荷存储 ImageNet ResNet-50（存储大小为 INT8 的 1/2.4）。