Partially Recentralization Softmax Loss for Vision-Language Models Robustness
作者: Hao Wang, Jinzhe Jiang, Xin Zhang, Chen Li
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-06 (更新: 2026-03-13)
备注: The study described in Section 4 was conducted without required institutional review board approval. The paper is withdrawn pending completion of the approval process
💡 一句话要点
提出部分重中心化Softmax损失以增强多模态模型的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态NLP 对抗攻击 鲁棒性提升 损失函数 深度学习
📋 核心要点
- 现有多模态NLP模型在面对对抗攻击时表现出显著脆弱性，模型输出易受输入扰动影响。
- 本文提出通过修改损失函数，限制softmax输出的前K个值，以提升预训练多模态模型的对抗鲁棒性。
- 实验结果显示，经过微调的模型在对抗攻击下的鲁棒性显著提高，展示了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型在自然语言处理任务中的突破，多模态技术变得极为流行。然而，研究表明多模态NLP对对抗攻击非常脆弱，模型输出可能因输入扰动而发生显著变化。虽然已有多种防御技术被提出，但多模态模型的鲁棒性尚未得到充分探索。本文通过修改预训练多模态模型的损失函数，限制前K个softmax输出，研究了其对抗鲁棒性。实验结果表明，经过微调后，预训练模型的对抗鲁棒性显著提升。未来的研究应关注输出多样性、泛化能力及这种损失函数的鲁棒性与性能权衡。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态NLP模型在对抗攻击下的脆弱性，现有方法未能充分提升模型的鲁棒性。
核心思路：通过限制softmax输出的前K个值，修改损失函数，从而增强模型在对抗攻击下的鲁棒性。此设计旨在减少模型对输入扰动的敏感性。
技术框架：整体流程包括预训练多模态模型的微调，损失函数的修改，以及对抗攻击的评估。主要模块包括数据预处理、模型训练和鲁棒性评估。
关键创新：提出的部分重中心化Softmax损失是本研究的核心创新，与传统的softmax损失相比，能够更有效地提升模型的对抗鲁棒性。
关键设计：在损失函数中引入限制前K个softmax输出的机制，具体参数设置和网络结构细节将在代码发布后提供。该设计旨在平衡模型的输出多样性与鲁棒性。
📊 实验亮点
实验结果表明，经过微调的预训练模型在对抗攻击下的鲁棒性提升显著，具体性能数据将在论文中详细列出。与基线模型相比，鲁棒性提升幅度达到XX%，展示了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多模态情感分析、图像描述生成以及人机交互等场景。通过提升模型的对抗鲁棒性，可以增强其在实际应用中的稳定性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
As Large Language Models make a breakthrough in natural language processing tasks (NLP), multimodal technique becomes extremely popular. However, it has been shown that multimodal NLP are vulnerable to adversarial attacks, where the outputs of a model can be dramatically changed by a perturbation to the input. While several defense techniques have been proposed both in computer vision and NLP models, the multimodal robustness of models have not been fully explored. In this paper, we study the adversarial robustness provided by modifying loss function of pre-trained multimodal models, by restricting top K softmax outputs. Based on the evaluation and scoring, our experiments show that after a fine-tuning, adversarial robustness of pre-trained models can be significantly improved, against popular attacks. Further research should be studying, such as output diversity, generalization and the robustness-performance trade-off of this kind of loss functions. Our code will be available after this paper is accepted