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IM-BERT：通过隐式欧拉方法提高BERT的鲁棒性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出IM-BERT，旨在解决大规模参数模型在有限数据集上的对抗攻击和过拟合问题。通过将BERT层视为动态系统，显著提升了模型在低资源场景下的鲁棒性，实验结果显示准确率提高约5.9个百分点。
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关键要点
- 本研究提出IM-BERT，旨在解决大规模参数模型在有限数据集上的对抗攻击和过拟合问题。
- IM-BERT将BERT层视为常微分方程（ODE）求解的动态系统。
- 分析显式和隐式欧拉方法的数值稳定性。
- 引入一种数值鲁棒的IM结构，显著提高了模型在低资源场景下的对抗鲁棒性。
- 实验结果显示，IM-BERT在AdvGLUE数据集上的性能提升约为8.3个百分点。
- 在资源匮乏情况下，IM-BERT的准确率提高了5.9个百分点。
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