यह शोधपत्र विश्लेषण करता है कि प्रतिकूल अधिगम में सुदृढ़ता और सटीकता के बीच के समझौते को हल करने के लिए अपरिवर्तनीय नियमन का उपयोग कैसे किया जा सकता है, और इस समझौते को दूर करने के लिए एक नवीन विधि, असममित निरूपण-नियमित प्रतिकूल प्रशिक्षण (ARAT) प्रस्तावित करता है। हम मौजूदा अपरिवर्तनीय नियमन विधियों में समस्याओं की पहचान करते हैं, जैसे कि अपरिवर्तनीय और वर्गीकरण उद्देश्यों के बीच ग्रेडिएंट संघर्ष, और स्वच्छ और प्रतिकूल इनपुट के बीच वितरण संबंधी अंतरों के कारण मिश्रित वितरण समस्याएँ। ARAT एक असममित अपरिवर्तनीय हानि, स्टॉप-ग्रेडिएंट ऑपरेशन और भविष्यवाणियों का उपयोग करके ग्रेडिएंट संघर्ष समस्या का समाधान करता है, और एक विभाजित-बैच मानक वास्तुकला के माध्यम से मिश्रित वितरण समस्या का समाधान करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि ARAT मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो ज्ञान आसवन-आधारित रक्षा पर एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है।
