主要观点总结
本文介绍了神经网络指纹技术，这是一种用于判断神经网络模型所有权和来源的技术。针对现有模型指纹方法在神经网络微调时的缺陷，文章提出了一种基于卷积核频谱中特定频率成分的神经网络指纹方法，旨在抵抗微调的影响。文章介绍了方法的理论框架和实验结果，并给出了相关论文的链接和联系方式。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景与目的
随着大模型抄袭纠纷的增加，文章探索如何给神经网络刻上抹不掉的“身份证”，旨在解决模型所有权和来源的问题。
关键观点2: 现有方法的缺陷
传统方法通过贴标签的方式给模型加入指纹，但面临神经网络微调时指纹失效的问题。
关键观点3: 新方法介绍
文章提出了一种基于卷积核频谱中特定频率成分的神经网络指纹方法，这些频率成分在微调过程中保持稳定，从而作为对微调鲁棒的神经网络指纹。
关键观点4: 理论框架
文章通过扩展离散傅里叶变换定义了神经网络的卷积核频谱，并证明了特定频率成分在训练过程中的稳定性。
关键观点5: 实验结果
文章开展了实验评估所提出的神经网络指纹方法对微调操作的鲁棒性，并在多个数据集和微调学习率设置下取得了最优表现。
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