基于部件感知能力的视觉自监督编码器统一成员推理方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在对视觉自监督模型进行成员推断的实践中，我们提出了一种名为 PartCrop 的统一成员推断方法，以剪裁图像中的对象部分来查询表征空间中的图像响应，以应对不同训练协议和结构的自监督模型的攻击，并且为了防御 PartCrop 攻击，我们评估了早停和差分隐私这两种常用方法，并提出了一种名为收缩裁剪尺度范围的个性化方法。
提出了一种名为PartCrop的统一成员推断方法，通过剪裁图像中的对象部分来查询表征空间中的图像响应，以应对不同训练协议和结构的自监督模型的攻击。评估了早停和差分隐私这两种方法来防御PartCrop攻击，并提出了一种名为收缩裁剪尺度范围的个性化方法。
