非自适应算法。

自适应步长对抗训练ATAS，ATAS学习调整与其梯度范数成反比的训练样本自适应步长，理论分析表明，ATAS比常用的非自适应算法收敛得更快。

在对各种对抗扰动进行评估时，ATAS始终可以减轻模型的过拟合现象，并且该算法在CIFAR10、CIFAR100和ImageNet等数据集上实现更高的模型鲁棒性。