BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-03T00:00:00Z

FullLoRA-AT: 高效提升预训练视觉变换器的鲁棒性

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内容提要

该论文提出了通过低秩支路将现有的Robust Fine-Tuning方法分解为两个独立部分来优化自然目标和对抗目标的解决方案。实证评估表明该方法在各种下游任务中取得了最优结果，并具有实用性。

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标签

Robust Fine-Tuning 下游任务 低秩支路 对抗目标 自然目标