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CLIPure: Purification in Latent Space via CLIP for Adversarially Robust Zero-Shot Classification
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了CLIPure方法，旨在构建对抗鲁棒的零样本图像分类器。通过在CLIP的多模态潜在空间中进行净化，显著提升了分类器在CIFAR-10和ImageNet数据集上的鲁棒性。
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关键要点
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CLIPure方法旨在构建对抗鲁棒的零样本图像分类器。
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该方法通过在CLIP的多模态潜在空间中进行净化，提升分类器的防御效率。
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实验结果显示，CLIPure在CIFAR-10和ImageNet数据集上显著提高了鲁棒性水平。
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CLIPure解决了现有方法在特定攻击类型下的不足之处。
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