빠른 적대적 학습(FAT)은 신경망의 적대적 공격에 대한 강건성을 향상시키는 효율성으로 주목받고 있어요. 연구진은 파국적 과적합(CO)을 백도어 관점에서 새롭게 해석하고, CO, 백도어 공격, 학습 불가능한 작업들을 하나의 이론적 프레임워크로 통합했어요. CO 완화를 위해 백도어에서 영감을 얻은 전략들을 활용하여 모델 파라미터를 재조정하고, 가중치 이상치를 억제하는 방법을 제안했어요.