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AutoLoRa：一种无需参数的自动化稳健微调框架
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
AutoLoRa是一种新方法，通过低秩支路将Robust Fine-Tuning分解为两个独立的部分来优化自然目标和对抗目标，并引入启发式策略来自动调整学习率和损失项的标量。实验结果表明，AutoLoRa在各种下游任务中取得了最新的最优结果，具有重要的实用性。
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关键要点
- 现有的Robust Fine-Tuning方法存在问题，优化对抗目标和自然目标导致梯度方向偏离。
- 这种偏离降低了对抗鲁棒性，并使得Robust Fine-Tuning对超参数非常敏感。
- 为了解决问题，提出了通过低秩支路将Robust Fine-Tuning分解为两个独立部分。
- 引入启发式策略自动调整学习率和损失项的标量。
- 实验结果表明，AutoLoRa在各种下游任务中取得了最新的最优结果。
- AutoLoRa具有重要的实用性，可以自动将预训练的特征提取器转换为对抗鲁棒的下游任务模型，无需搜索超参数。
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