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《使用分布式抗训练提升深度学习模型在对抗样本攻击中的鲁棒性与恢复能力技术详解》
分布式抗训练是指将传统的单点抗训练扩展到多个计算节点上并行执行的过程。每个节点独立地生成对抗样本并对本地模型进行更新；然后通过某种形式的参数同步机制确保所有副本最终收敛于相同的优化解。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_36287830/article/details/144976602
判断题：分布式抗训练可以直接应用于现有的所有类型深度学习模型，无需任何修改或适配。（正确/错误）(单选)
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