LEAN 正则化重塑权重敏感度分布提升网络容错
原文标题：LEAN: Loss-Engineered Modulation of the Model Weight-Sensitivity Distribution for Efficient, Error-Tolerant Neural Networks
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论文提出 LEAN 方法，通过对梯度与翻转步长施加复合正则项，系统性地改变训练后模型的权重敏感度分布。在 9 个视觉模型上敏感尾部缩小 5-13 倍且精度损失小于 0.5 点，配合 BCH 码可抵御 300-500 次比特翻转攻击，并将 ImageNet ResNet-50 压缩至 3.29 比特权重。
- 问题
- 模型权重对位翻转的敏感度分布不均，现有方案只能被动接受训练结果。
- 方法
- LEAN 对梯度与翻转步长加复合正则项，主动把权重移出高敏感区，区别于仅靠编码覆盖。
- 结果
- 9 个视觉模型敏感尾部缩小 5-13 倍、精度损失小于 0.5 点；配合 BCH 码抵御 300-500 次比特翻转；ImageNet ResNet-50 压至 3.29 比特权重。
- 影响
- 为低比特存储与抗故障部署提供训练侧手段，硬件受限场景可直接叠加编码方案。
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