Buchumschlag

LayerShuffle: Enhancing Robustness in Vision Transformers by Randomizing Layer Execution Order

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Freiberger, Matthias, Kun, Peter, Løvlie, Anders Sundnes, Risi, Sebastian
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Fooling Contrastive Language-Image Pre-trained Models with CLIPMasterPrints
von: Freiberger, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Algorithmic Ways of Seeing: Using Object Detection to Facilitate Art Exploration
von: Meyer, Louie Søs, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI-generated art perceptions with GenFrame -- an image-generating picture frame
von: Kun, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Layer Selection for Efficient Vision Transformer Fine-Tuning
von: Devoto, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Cross-Layer Transcoders Replace Vision Transformer Activations? An Interpretable Perspective on Vision
von: Chatzoudis, Gerasimos, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AttnLRP: Attention-Aware Layer-Wise Relevance Propagation for Transformers
von: Achtibat, Reduan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust CLIP: Unsupervised Adversarial Fine-Tuning of Vision Embeddings for Robust Large Vision-Language Models
von: Schlarmann, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Layer- and Timestep-Adaptive Differentiable Token Compression Ratios for Efficient Diffusion Transformers
von: You, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mitigating Hallucinations via Inter-Layer Consistency Aggregation in Large Vision-Language Models
von: Tang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LayeredDoc: Domain Adaptive Document Restoration with a Layer Separation Approach
von: Pilligua, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of Layer Norm on Memorization and Generalization in Transformers
von: Singhal, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Out-of-Distribution Detection with Multitesting-based Layer-wise Feature Fusion
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context Normalization Layer with Applications
von: Faye, Bilal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RAZOR: Ratio-Aware Layer Editing for Targeted Unlearning in Vision Transformers and Diffusion Models
von: Ranjan, Ravi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HalluRNN: Mitigating Hallucinations via Recurrent Cross-Layer Reasoning in Large Vision-Language Models
von: Yu, Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Vision Transformer Explainability Using Artificial Astrocytes
von: Echevarrieta-Catalan, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Frozen Transformers in Language Models Are Effective Visual Encoder Layers
von: Pang, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LipShiFT: A Certifiably Robust Shift-based Vision Transformer
von: Menon, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LayerT2V: A Unified Multi-Layer Video Generation Framework
von: Li, Guangzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VORTEX: Challenging CNNs at Texture Recognition by using Vision Transformers with Orderless and Randomized Token Encodings
von: Scabini, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EUGens: Efficient, Unified, and General Dense Layers
von: Kim, Sang Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Site-Level Fine-Tuning with Progressive Layer Freezing: Towards Robust Prediction of Bronchopulmonary Dysplasia from Day-1 Chest Radiographs in Extremely Preterm Infants
von: Goedicke-Fritz, Sybelle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RePaViT: Scalable Vision Transformer Acceleration via Structural Reparameterization on Feedforward Network Layers
von: Xu, Xuwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tracing Representation Progression: Analyzing and Enhancing Layer-Wise Similarity
von: Jiang, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Layer Selection Approach to Test Time Adaptation
von: Sahoo, Sabyasachi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LAuReL: Learned Augmented Residual Layer
von: Menghani, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Layer Vision Smoothing: Enhancing Visual Understanding via Sustained Focus on Key Objects in Large Vision-Language Models
von: Zhao, Jianfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FlattenGPT: Depth Compression for Transformer with Layer Flattening
von: Xu, Ruihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Cross-Layer Information Routing in Diffusion Transformers
von: Xu, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Randomness of Low-Layer Parameters Determines Confusing Samples in Terms of Interaction Representations of a DNN
von: Zhang, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Effectiveness of Random Forgetting for Robust Generalization
von: Ramkumar, Vijaya Raghavan T, et al.
Veröffentlicht: (2024)

F$^3$OCUS -- Federated Finetuning of Vision-Language Foundation Models with Optimal Client Layer Updating Strategy via Multi-objective Meta-Heuristics
von: Saha, Pramit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robustness Tokens: Towards Adversarial Robustness of Transformers
von: Pulfer, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GLoG-CSUnet: Enhancing Vision Transformers with Adaptable Radiomic Features for Medical Image Segmentation
von: Eghbali, Niloufar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable AI: Context-Aware Layer-Wise Integrated Gradients for Explaining Transformer Models
von: Mersha, Melkamu Abay, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HOFAR: High-Order Augmentation of Flow Autoregressive Transformers
von: Liang, Yingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ECoFLaP: Efficient Coarse-to-Fine Layer-Wise Pruning for Vision-Language Models
von: Sung, Yi-Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Neural Network Robustness Against Fault Injection Through Non-linear Weight Transformations
von: Fuengfusin, Ninnart, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Famba-V: Fast Vision Mamba with Cross-Layer Token Fusion
von: Shen, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Ground to Air: Noise Robustness in Vision Transformers and CNNs for Event-Based Vehicle Classification with Potential UAV Applications
von: Almesafri, Nouf, et al.
Veröffentlicht: (2025)