**ViT-HarDis：基于难例的解耦注意力提升人脸识别鲁棒性**

_Hard Sample-Conditioned Decorrelated Attention for Robust Face Recognition_

> 针对 Vision Transformer 多头注意力机制中存在的冗余问题，本文提出 ViT-HarDis 模型。该模型创新性地根据样本难度动态调节注意力头之间的解耦强度，对与负类中心相似度较高的难例施加更强的正则化，从而在无需修改架构或增加推理成本的情况下，显著提升了人脸识别的准确率与鲁棒性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-11-06 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.41789)