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。我们对胡伊曼同学论文的录用表示热烈祝贺！