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Nikoo Naghavian

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TOOL · CL_167899 · Jul 28 · 04:00

新方法提升视觉语言模型的对抗鲁棒性

研究人员开发了一种名为置信度感知加权（CAW）的新方法，以提高CLIP等视觉语言模型的对抗鲁棒性。CAW通过优先处理不确定的对抗性样本，解决了并非所有输入对漏洞的贡献都均等的问题。该方法使用置信度感知损失函数和特征对齐正则化技术，在不牺牲泛化能力的情况下提高干净和鲁棒精度。实验表明，CAW在强对抗攻击下优于现有的最先进方法，并且内存效率更高。