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NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈

NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈

NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈

新加坡国立大学 LV Lab(颜水成团队) 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架:首次从频域能量的第一性原理出发,揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律,并据此设计了动态路由机制。

来自主题: AI技术研报
6401 点击    2025-12-12 15:34
TPAMI 2025 | AI对抗迁移性评估的「拨乱反正」:那些年效果虚高的攻防算法们

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对抗样本(adversarial examples)的迁移性(transferability)—— 在某个模型上生成的对抗样本能够同样误导其他未知模型 —— 被认为是威胁现实黑盒深度学习系统安全的核心因素。尽管现有研究已提出复杂多样的迁移攻击方法,却仍缺乏系统且公平的方法对比分析:(1)针对攻击迁移性,未采用公平超参设置的同类攻击对比分析;(2)针对攻击隐蔽性,缺乏多样指标。

来自主题: AI技术研报
6320 点击    2025-10-29 16:05