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针对隐私保护视觉转换器的高效微调与领域自适应
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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
提出了一种用于ViT的隐私保护DNN的新方法，通过领域适应方法高效微调加密图像的ViT。实验证明该方法在CIFAR-10和ImageNet数据集的图像分类任务中优于传统方法的分类准确度。
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关键要点
- 提出了一种用于视觉变换器（ViT）的隐私保护深度神经网络（DNN）新方法。
- 该方法允许训练模型和使用视觉受保护的图像进行测试。
- 避免了使用加密图像导致的性能下降，传统方法无法解决此问题。
- 通过领域适应方法，高效微调使用加密图像的ViT。
- 实验证明该方法在CIFAR-10和ImageNet数据集的图像分类任务中优于传统方法的分类准确度。
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