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Wenjing Lu

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TOOL · CL_65719 · Jun 2 · 04:00

新方法增强CLIP对抗对抗性攻击的能力

研究人员开发了一种新方法来提高CLIP（一种用于零样本图像分类的模型）的可靠性。该技术解决了对抗性攻击不仅降低准确性，还会通过抑制不确定性导致模型过度自信的问题。通过将CLIP的输出视为Dirichlet分布的参数，该方法使模型的置信度与输入难度保持一致，从而恢复校准的不确定性，增强对抗鲁棒性，同时保持干净的准确性。