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gradient clipping
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梯度泄露攻击威胁电路设计的GNN
一篇新的研究论文详细介绍了对用于电路设计和硬件安全的图神经网络（GNN）的梯度泄露攻击（GLA）的首次全面评估。研究表明，GLA可能暴露门类型和硬件木马属性等敏感信息，从而可能帮助对手。虽然GIN等一些GNN架构提供了更强的韧性，但GAT等其他架构可能会加剧泄露。现有的防御技术效果有限，并且可能降低模型性能，这表明需要更强大的隐私保护解决方案。
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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 …