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gradient clipping
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梯度泄露攻击对电路设计中的GNN构成安全风险
研究人员发现，在电路设计和硬件安全中使用的图神经网络（GNN）面临着与梯度泄露攻击（GLAs）相关的重大安全和隐私风险。这些攻击可能暴露敏感信息，如门类型和硬件木马属性，可能帮助对手进行逻辑锁定分析或逃避检测。虽然一些防御技术效果有限，并且会降低模型性能，但像注意力机制（GAT）这样的架构选择会加剧泄露，而注入式聚合（GIN）则提供了更好的弹性。
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GradientStabilizer 通过控制梯度范数来提高 LLM 训练稳定性
研究人员开发了一种名为 GradientStabilizer 的新方法，以提高深度学习系统（尤其是大型语言模型）的训练稳定性。该技术解决了由罕见但极端的梯度范数峰值引起的训练中断问题。与传统的梯度裁剪不同，GradientStabilizer 在保持梯度方向的同时，用统计上稳定的估计值替换更新幅度，从而确保更新幅度有界，不受峰值大小的影响。在包括 LLM 预训练和图像分类在内的多个领域的实验表明，GradientStabilizer …