BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-13T00:00:00Z Confidence-aware Denoised Fine-tuning Method for Enhancing Certified Robustness of Off-the-shelf Models 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种基于置信度的去噪微调方法（FT-CADIS），旨在提升现成分类器在对抗攻击下的认证鲁棒性。该方法通过识别去噪过程中的幻觉图像，提高微调的稳定性和鲁棒性，并在多项基准测试中取得领先表现。 🏷️ 标签 models 去噪微调 对抗攻击 幻觉图像 置信度 认证鲁棒性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
