本期为TechBeat人工智能社区第695期线上Talk。

北京时间6月26日(周四)20:00，香港中文大学博士生龚施展的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是:“一种提升CLIP视觉可解释性的对抗精调方法”，届时他将介绍一种无监督对抗性微调（AFT）方法，通过范数正则化显著增强了CLIP的视觉可解释性。

Talk·信息

主题：一种提升CLIP视觉可解释性的对抗精调方法

嘉宾：香港中文大学 · 博士生 - 龚施展

时间：北京时间6月26日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

在当今多模态模型快速发展的背景下，CLIP作为一种视觉表征学习的关键技术，在许多大规模模型（如LLaVA）中扮演了重要角色。然而，其复杂的图像编码器架构和训练过程导致的可解释性不足，限制了其在高风险决策应用中的广泛使用。在我的研究中，我们提出了无监督对抗性微调（AFT）方法，通过范数正则化显著增强了CLIP的视觉可解释性。理论分析表明，AFT能够通过隐式正则化使图像编码器专注于稀疏而有意义的特征。实验结果表明，该方法不仅提升了CLIP的可解释性，还能推广至分布外数据和下游任务，展示了广泛的适用性和潜力。

Talk大纲

1. 背景：CLIP模型在很多任务上取得了较好的表现

2. 动机与问题：现有的CLIP模型缺乏可解释性，已有的可解释性方法不能很好迁移到下游任务

3. 解决方法：提出一种对抗精调框架，使得精调后的CLIP模型更具有视觉可解释性

4. 总结：讨论一些潜在的扩展

Talk·预习资料

论文链接： https://openreview.net/forum?id=khuIvzxPRp 代码链接： https://github.com/peterant330/CLIP_AFT


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Talk·嘉宾介绍

龚施展‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

香港中文大学 · 博士生‍‍‍

龚施展，目前是香港中文大学的在读博士生。主要研究方向为多模态学习，可信人工智能和医学影像分析。目前已经在ICML、ICLR、CVPR、TMI等会议和期刊上发表多篇论文。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45068 ‍‍‍‍

-The End-

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