文章总结： 华中科技大学胡伊曼同学的论文被NeuralNetworks期刊录用。该研究针对对抗性鲁棒小样本学习中的噪声记忆问题，提出ANM框架，通过适应性标签平滑和鲁棒权重学习有效缓解该问题。实验证明该方法在基准数据集上实现了最先进的鲁棒性能且保持自然准确性。 综合评分： 60 文章分类： AI安全

华中科技大学胡伊曼的论文被Neural Networks期刊录用

信息网络安全杂志

2026年1月28日 17:00 上海

近日，IDC实验室毕业生胡伊曼同学在校期间的论文被Neural Networks期刊录用。论文在邹逸雄、李瑞轩等老师的指导下完成，论文的题目是Alleviating Noise Memorization for Adversarially Robust Few-Shot Learning。这篇论文研究了对抗性鲁棒小样本学习中的噪声记忆问题，提出了ANM框架通过适应性标签平滑和鲁棒权重学习来缓解这一问题。论文方法从噪声记忆的成因和影响两方面入手，有效提升了模型在对抗攻击下的泛化能力。大量实验表明，ANM在多个基准数据集上实现了最先进的鲁棒性能，同时保持了良好的自然准确性。这项工作不仅推进了对抗性鲁棒小样本学习的研究，也为理解深度学习中的泛化能力提供了新视角。

论文信息如下：Yiman Hu, Yixiong Zou, Xiaosen Wang, Yuhua Li, Kun He, Ruixuan Li. Alleviating Noise Memorization for Adversarially Robust Few-Shot Learning. Neural Networks, 2025.

Neural Networks是一个收录学习系统，认知和神经科学，数学和计算分析，工程和应用相关论文的期刊，属于JCR 1区SCI期刊，也属于CCF B类期刊。我们对文艳红同学论文的录用表示热烈祝贺！

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来源：华中科技大学智能与分布计算实验室

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