鲁棒性与安全 / CVPR2026
你的分类器能做更多:弥合分类、鲁棒性与生成之间的鸿沟
Your Classifier Can Do More: Towards Balancing the Gaps in Classification, Robustness, and Generation
把分类器本身当作能量模型,用 min-max 能量对齐把干净样本、对抗样本、生成样本的能量分布拉到一起,从而在同一个网络里同时拿到对抗鲁棒性、干净精度和生成能力;做鲁棒分类或想给判别模型加生成分支的工作可以直接复用这套能量对齐训练目标。
对抗训练基于能量的模型联合能量优化