CVPRMar, 2023
掩蔽图像是稳健微调的反事实样本
Masked Images Are Counterfactual Samples for Robust Fine-tuning
Yao Xiao, Ziyi Tang, Pengxu Wei, Cong Liu, Liang Lin
TL;DR本文提出了一种新的 fine-tuning 方法,使用掩码图像作为反事实样本来帮助提高 fine-tuning 模型的鲁棒性,该方法通过分类激活图掩盖语义相关或语义不相关的图像补丁,然后用其他图像中的补丁填充掩盖的补丁,取得了在鲁棒性方面更好的平衡。