Robustness Tokens: Enhancing Adversarial Robustness of Transformers

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内容提要

本研究提出了一种鲁棒性标签方法,以提升大型预训练变换器模型在对抗攻击中的鲁棒性。该方法通过微调少量私有标签,计算要求低于传统对抗训练,显著增强了视觉变换器模型的抗攻击能力,同时保持了下游任务的性能。

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