新财经综合实验室硕士生论文被IJCAI接收

近日，实验室视觉成像组硕士生刘帅赫的研究论文“PILO: Principal Component-based Implicit Regularization with Low-rank Optimization for Robust Transfer Learning”被IJCAI2026录用。论文作者包括：刘帅赫（硕士生）、占求港老师、刘贵松教授（实验室主任）、蒋太翔教授（通讯作者）。

图1 论文接收信息

该论文面向大模型在下游小样本数据集微调场景下的“鲁棒性灾难性遗忘”问题提出了基于主成分隐式正则化的低秩优化方法（PILO）。针对自然准确率与对抗鲁棒性之间的梯度冲突这一典型痛点，该方法通过谱分析刻画了模型对抗脆弱性高度集中于权重主成分的内在物理结构，并巧妙将微调过程显式解耦为“对抗防守”和“自然学习”两个子过程，利用不对称双分支架构针对性构建低秩参数空间，分别结合SVD初始化的主成分分支和随机初始化的辅助分支作为对应子任务的求解器，从而引入与预训练鲁棒特征相一致的隐式谱正则化先验，实现了复合优化目标下的精细建模。研究进一步基于多目标联合损失框架设计了包含KL散度的双分支输出对齐策略，从结构层面有效化解了优化过程中的梯度冲突。相较于现有方法，该方法能够在仅更新不到40%模型参数量的约束下，在应对多种强对抗攻击（如PGD-10、AutoAttack）的场景中实现更为卓越的防御性能，有效地兼顾了对抗鲁棒性与自然数据准确率，并在涵盖CNN与Transformer等多类高维视觉架构的下游任务中展现出良好的泛化能力。

图2 PILO框架

图3 部分实验结果

International Joint Conference on Artificial Intelligence（IJCAI）是国际人工智能领域的老牌会议，第三十五届国际人工智能联合会议（IJCAI-ECAI 2026）将于2026年8月15日至21日在德国不来梅与欧洲人工智能会议联合举办。作为全球人工智能领域历史最悠久、最具影响力的综合性顶级学术会议，本届大会将持续聚焦大模型、机器学习、计算机视觉等AI前沿与交叉技术。

新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养，近三年实验室持续在多个顶会和顶刊发表最新科研成果，包括IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TKDE、IJCV、CVPR、NeurIPS、ICDE、AAAI、IJCAI等。团队现有教师16人、本硕博学生和博士后近80人。