思考修剪在后门缓解中的作用：优化的视角
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。为了解决剔除被感染深度神经网络中的后门相关神经元的问题，在现有方法的基础上，我们提出了优化神经元剪枝（ONP）方法，结合图神经网络（GNN）和强化学习（RL），通过学习图嵌入和找到适当的剪枝策略来修复后门模型。实验证明，ONP 可以在几乎没有性能降级的情况下有效剪枝由一组后门攻击植入的后门神经元，从而实现了后门缓解领域的最新最佳性能。
本文介绍了一种新颖简单的神经网络剪枝框架，使用Gumbel-Softmax技术优化网络权重和拓扑结构，实现卓越压缩能力。该框架提升了神经网络可解释性，提取特征重要性并可视化特征对称性和信息传递路径。为深度学习剪枝和可解释机器学习系统开辟新途径。
