多模态大模型

Rethinking Backdoor Adversarial Unlearning through the Lens of Catastrophic Forgetting in Continual Learning

通过持续学习中的灾难性遗忘视角重新思考后门对抗性去学习

Zhenqian Zhu, Yamin Hu, Yujiang Liu, Luping Wei, Wenbo Hou, Bin Li, Haodong Li, Wenjian Luo

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Key Laboratory of Media Security, Shenzhen University（深圳大学媒体安全深圳市重点实验室） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文将后门学习与去学习建模为持续学习视角下的三阶段过程，基于灾难性遗忘机制推导完全后门去学习的必要条件，并提出盲反演-后门对抗性去学习（BI-BAU）方法，通过期望最大化算法优化最大后验目标，有效消除后门效应。

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