鲁棒性与安全 / CVPR2026
概念引导微调:引导 ViT 远离虚假相关以提升鲁棒性
Concept-Guided Fine-Tuning: Steering ViTs away from Spurious Correlations to Improve Robustness
用 LLM 无标签提出类相关概念、VLM 分割成概念掩码,再以微调目标把 ViT 的内部相关性图对齐到这些概念区域并抑制背景,是一种可直接复用的、无需人工标注的鲁棒性微调手段,也可用来提升模型可解释性。
分布偏移虚假相关视觉-Transformer