When Normalization Selects the Sign: Auditing Robustness Ablations in Quantum Attention

该论文研究机器学习安全评测中一个被普遍忽视的方法论缺陷：消融实验里移除某个输入缩放模块（input-scaling module）时，同时改变了分类器本身与真正到达编码器的扰动幅度，因此观察到的鲁棒性差异可能来自比较规则，而不一定来自被移除

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR