PAC-Bayes-理论

鲁棒性的几何：优化损失景观曲率与特征流形对齐以实现视觉语言模型的鲁棒微调

The Geometry of Robustness: Optimizing Loss Landscape Curvature and Feature Manifold Alignment for Robust Finetuning of Vision-Language Models

对做 VLM 微调的人，这篇给出了一个可复用的正则化组合：用局部曲率自适应的权重扰动把优化推向平坦极小值，再加一个跨干净/对抗/OOD 输入的特征对齐损失，从而在同一个微调流程里同时保住 ID、OOD 和对抗三个轴，可直接移植到 CLIP 类模型的鲁棒微调。