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实体 Robust Feature Consistency-based Expert Selection

Robust Feature Consistency-based Expert Selection

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  1. TOOL · CL_245334 ·

    新框架应对持续学习中的后门攻击

    研究人员引入了一个新的持续学习框架,以应对顺序到达任务中后门攻击的挑战。该框架集成了样本净化、选择性恢复和鲁棒专家路由,以减轻灾难性遗忘,保持适应性,并防止恶意监督的吸收。提出的方法包括用于识别可疑样本的双原型净化(BPP),用于选择性恢复和伪标签校正的梯度差异鲁棒性优化(GDBRO),以及用于可靠专家路由的鲁棒特征一致性专家选择(RFCBES)。