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Hashmat Shadab Malik
Hashmat Shadab Malik
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新方法提高了组织病理学中视觉模型的鲁棒性
研究人员开发了一种名为分层自监督对抗训练（HSAT）的新方法，以提高组织病理学中视觉模型的鲁棒性。该方法特别利用了医学图像的分层结构，例如先前其他对抗训练技术所忽略的患者-载玻片-图像块关系。HSAT集成了多层次对比学习，以创建更有效的对抗性示例，从而在OpenSRH数据集上的白盒和黑盒攻击场景中都取得了显著的性能提升。
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新方法提升VLM对抗攻击的鲁棒性
研究人员开发了新方法来提高CLIP等视觉语言模型（VLM）的对抗鲁棒性。SS-TPT使用稳定性和适用性分数来指导适应和推理，放大可信视图同时抑制损坏的视图。MAC采用多视图反击，具有腐蚀感知软加权，并根据估计的腐蚀自适应地缩放强度。DBD利用对抗性图像沿主导方向移动的观察结果，使用这种“防御方向”来恢复鲁棒性表示，甚至超越干净精度。