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对抗学习是一种机器学习技术，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗模型。最常见的原因是导致机器学习模型出现故障。大多数机器学习技术旨在处理特定的问题集，其中从相同的统计分布（IID）生成训练和测试数据。当这些模型应用于现实世界时，对手可能会提供违反该统计假设的数据。可以安排此数据来利用特定漏洞并破坏结果。
Towards an End-to-End (E2E) Adversarial Learning and Application in the Physical World
Arxiv
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Towards an End-to-End (E2E) Adversarial Learning and Application in the Physical World
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Boost UAV-based Ojbect Detection via Scale-Invariant Feature Disentanglement and Adversarial Learning
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READ: Reinforcement-based Adversarial Learning for Text Classification with Limited Labeled Data
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An In-Depth Analysis of Adversarial Discriminative Domain Adaptation for Digit Classification
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Human-Humanoid Robots Cross-Embodiment Behavior-Skill Transfer Using Decomposed Adversarial Learning from Demonstration
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A Review of the Duality of Adversarial Learning in Network Intrusion: Attacks and Countermeasures
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Boosting Fine-Grained Visual Anomaly Detection with Coarse-Knowledge-Aware Adversarial Learning
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DeMem: Privacy-Enhanced Robust Adversarial Learning via De-Memorization
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DeMem: Privacy-Enhanced Robust Adversarial Learning via De-Memorization
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Explainable Adversarial Learning Framework on Physical Layer Secret Keys Combating Malicious Reconfigurable Intelligent Surface
Arxiv
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Self-supervised 3D Point Cloud Completion via Multi-view Adversarial Learning
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Flexible Fairness-Aware Learning via Inverse Conditional Permutation
Arxiv
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Adversarial Consistency and the Uniqueness of the Adversarial Bayes Classifier
Arxiv
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Achieving Fairness in Predictive Process Analytics via Adversarial Learning
Arxiv
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参考链接
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机器学习
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