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Article summary:
1. 本文建立了图像分类器的严格基准，提出了ImageNet-C和ImageNet-P数据集，用于评估分类器对常见损坏和扰动的鲁棒性。
2. 从AlexNet分类器到ResNet分类器之间，相对损坏鲁棒性几乎没有变化。
3. 通过实验发现，一个被旁路的对抗性防御可以显著地提高常见扰动的鲁棒性。
Article analysis:
本文是一篇关于图片分类机对常见干扰与扰动的强度测试方法的学术文章。作者通过实验表明，他们开发的ImageNet-C数据集能够标准化并扩大关于图片分类机强度测试方法的内容；而ImageNet-P数据集能够使得学者能够测量图片分类机对常见干扰与扰动的强度。
尽管作者在文中已尽力避免不必要的片面、宣传内容、或是无根据的主张，但是由于文章中使用了大量数字来衡量各个图片分类机之间在强度上的差异（例如AlexNet classifiers to ResNet classifiers之间相对损坏鲁棒性几乎无变化），考虑到这部分内容是否存在一定水平上的主观性成分尚不得而知。此外，作者也未能充分考虑当前存在风险或是不合理情况——例如当使用这套测试方法时会面临什么样子风险、或是当使用这套测试方法时会面临什么样子不合理情况——考虑进去。
此外，作者也未能充分呈现及考量反对意见——例如作者将大部分时间都用来衡量AlexNet classifiers to ResNet classifiers之间相对损坏鲁棒性几乎无变化这一情况时，却未能充分呈示及考量相对应情况中AlexNet classifiers to ResNet classifiers之间相对强度上存在显著差异这一情况——考虑进去。
因此，尽管作者已尽力避免不必要片面、宣传内容、或是无根据的主张；但是由于文章中使用大量数字来衡量各个图片分类机之间在强度上的差异、以及作者未能充分呈示及考量相对应情况中AlexNet classifiers to ResNet classifiers之间相对强度上存在显著差异这一情况、以及作者也未能充分考虑当前存在风险或是不合理情况——因此我们很诚然地得出如此断定: 本文并没有真正意义上保障其“真实”、“真正”、“真诚”、“真实”、“真理” 等要素。