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hZACH-ViT
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探索视觉Transformer曲率以提高对抗鲁棒性
一篇题为“hZACH-ViT中的曲率受到攻击”的新研究论文，探讨了紧凑型视觉Transformer模型中曲率与各种因素的相互作用。该研究在MedMNIST数据集上进行，发现虽然庞加莱几何通常显示出较低的对抗攻击成功率，但其干净准确率也较低。降低庞加莱曲率可以提高干净准确率，但会显著增加在特定数据集上的对抗攻击成功率。研究表明，曲率、尺度和接近庞加莱边界共同影响这些模型中的干净识别和对抗鲁棒性。
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新的hZACH-ViT使用弯曲几何以改善医学图像分析
研究人员开发了hZACH-ViT，这是一系列专为低数据环境下的医学影像设计的新型视觉Transformer。该模型修改了现有ZACH-ViT架构的潜在几何形状，探索了非欧几里得空间，如双曲和球面几何，而不是标准的欧几里得空间。在七个MedMNIST数据集上的实验表明，这些弯曲的潜在几何形状，特别是在低曲率下，比欧几里得基线一致地提高了性能，这表明几何形状是模型选择的数据集相关变量。