ViT-HarDis按样本难度解耦注意力头
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ViT-HarDis按样本难度解耦注意力头
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AI 综述
Fraunhofer IGD与达姆施塔特工业大学提出ViT-HarDis人脸识别方法，将注意力头解耦强度与样本难度绑定，在不改变模型架构、不增加推理成本的情况下提升识别鲁棒性。 该方法对难样本施加更强的去相关正则，并且只在最后几层Transformer层生效，以改善难样本的优化和泛化。
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最新进展11月6日 19:17
Fraunhofer ViT-HarDis：按样本难度解耦注意力头，零成本提升人脸识别报道时间线
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11月6日
- AGI HuntFraunhofer ViT-HarDis：按样本难度解耦注意力头，零成本提升人脸识别
Fraunhofer IGD 与达姆施塔特工业大学提出 ViT-HarDis，将注意力头解耦与样本难度绑定，在不改动架构和不增加推理成本的前提下提升人脸识别鲁棒性。该方法对难样本施加更强的去相关正则，且仅在最后几层 transformer 层生效，以改善难样本的优化与泛化。
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